基于细胞因子和可溶性免疫检查点调节剂,预测SARS-CoV-2患者的生存率

科学领域:

• 免疫学 免疫学 免疫学
• 传染性疾病 传染性疾病
• 生物标志物发现发现

背景情况:

• 冠状病毒病2019 (COVID-19) 现已流行,需要更好地评估宿主免疫力.
• 预测早期预后的预测标记对于管理COVID-19患者至关重要.
• 溶性免疫检查点 (sICs) 正成为病毒感染的潜在生物标志物,因为它们在T细胞调节中的作用.

研究的目的:

• 在COVID-19患者中调查可溶性免疫检查点 (SIC) 和细胞因子 (CK) 的预后价值.
• 确定可以预测患者存活率和死亡率的特定sIC和CK.
• 用机器学习算法评估这些标记物对整体生存的影响.

主要方法:

• 使用Luminex多重测试对17个sIC和16个CK进行定量测量.
• 分析了来自100名COVID-19患者的148个血清样本,比较了幸存者和非幸存者.
• 机器学习算法,包括决策树和SHapley添加式扩展,用于分析生存影响.

主要成果:

• 在非幸存者中观察到显著增加的sICs (sCD27,sCD40,sHVEM,sTIM-3,sTLR-2) 和CKs (CCL2,IL-6,IL-8,IL-10,IL-13,GM-CSF,TNF-α) 的水平.
• 介质素-6 (IL-6) 在区分不存活时表现出高精度 (AUC=0.844).
• 卡普兰-梅尔分析确定了高甲,CRP,中性粒细胞与淋巴细胞的比率,sCD27,sCD40和IL-6作为低生存率的指标.

结论:

• sICs和CKs,特别是IL-6,sCD27,sCD40和sTIM-3,对于预测COVID-19患者的结果非常有价值.
• 这些生物标志物在与现有临床标志物一起使用时可以提高预后准确性.
• 对这些标记物的进一步研究可能会导致改善COVID-19患者管理策略.