Immune profiling of COVID-19 patients Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has affected millions of people globally, yet how the human immune system responds to and influences COVID-19 severity remains unclear. Mathew et al. present a comprehensive atlas of immune modulation associated with COVID-19. They performed high-dimensional flow cytometry of hospitalized COVID-19 patients and found three prominent and distinct immunotypes that are related to disease severity and clinical parameters. Arunachalam et al. report a systems biology approach to assess the immune system of COVID-19 patients with mild-to-severe disease. These studies provide a compendium of immune cell information and roadmaps for potential therapeutic interventions. Science , this issue p. eabc8511 , p. 1210

Profound plasmablast expansion, innate cell modulation, and T cell activation are defining features of severe COVID-19.

Patients with cancer have high mortality from coronavirus disease 2019 (COVID-19), and the immune parameters that dictate clinical outcomes remain unknown. In a cohort of 100 patients with cancer who were hospitalized for COVID-19, patients with hematologic cancer had higher mortality relative to patients with solid cancer. In two additional cohorts, flow cytometric and serologic analyses demonstrated that patients with solid cancer and patients without cancer had a similar immune phenotype during acute COVID-19, whereas patients with hematologic cancer had impairment of B cells and severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)-specific antibody responses. Despite the impaired humoral immunity and high mortality in patients with hematologic cancer who also have COVID-19, those with a greater number of CD8 T cells had improved survival, including those treated with anti-CD20 therapy. Furthermore, 77% of patients with hematologic cancer had detectable SARS-CoV-2-specific T cell responses. Thus, CD8 T cells might influence recovery from COVID-19 when humoral immunity is deficient. These observations suggest that CD8 T cell responses to vaccination might provide protection in patients with hematologic cancer even in the setting of limited humoral responses. A study of hospitalized patients infected with SARS-CoV-2 and who have liquid or solid cancer suggests that hematologic malignancy is an independent risk factor for mortality and that CD8+ T cells might limit infection in this setting irrespective of humoral immunity.

Although critical illness has been associated with SARS-CoV-2-induced hyperinflammation, the immune correlates of severe COVID-19 remain unclear. Here, we comprehensively analyzed peripheral blood immune perturbations in 42 SARS-CoV-2 infected and recovered individuals. We identified broad changes in neutrophils, NK cells, and monocytes during severe COVID-19, suggesting excessive mobilization of innate lineages. We found marked activation within T and B cells, highly oligoclonal B cell populations, profound plasmablast expansion, and SARS-CoV-2-specific antibodies in many, but not all, severe COVID-19 cases. Despite this heterogeneity, we found selective clustering of severe COVID-19 cases through unbiased analysis of the aggregated immunological phenotypes. Our findings demonstrate broad immune perturbations spanning both innate and adaptive leukocytes that distinguish dysregulated host responses in severe SARS-CoV-2 infection and warrant therapeutic investigation.Broad immune perturbations in severe COVID-19.

Acute respiratory distress syndrome (ARDS) is a lung inflammatory process caused mainly by sepsis. Most previous studies that identified genetic risks for ARDS focused on candidates with biological relevance. We aimed to identify novel genetic variants associated with ARDS susceptibility and to provide complementary functional evidence of their effect in gene regulation.We did a case-control genome-wide association study (GWAS) of 1935 European individuals, using patients with sepsis-associated ARDS as cases and patients with sepsis without ARDS as controls. The discovery stage included 672 patients admitted into a network of Spanish intensive care units between January, 2002, and January, 2017. The replication stage comprised 1345 individuals from two independent datasets from the MESSI cohort study (Sep 22, 2008-Nov 30, 2017; USA) and the VISEP (April 1, 2003-June 30, 2005) and MAXSEP (Oct 1, 2007-March 31, 2010) trials of the SepNet study (Germany). Results from discovery and replication stages were meta-analysed to identify association signals. We then used RNA sequencing data from lung biopsies, in-silico analyses, and luciferase reporter assays to assess the functionallity of associated variants.We identified a novel genome-wide significant association with sepsis-associated ARDS susceptibility (rs9508032, odds ratio [OR] 0·61, 95% CI 0·41-0·91, p=5·18 × 10-8) located within the Fms-related tyrosine kinase 1 (FLT1) gene, which encodes vascular endothelial growth factor receptor 1 (VEGFR-1). The region containing the sentinel variant and its best proxies acted as a silencer for the FLT1 promoter, and alleles with protective effects in ARDS further reduced promoter activity (p=0·0047). A literature mining of all previously described ARDS genes validated the association of vascular endothelial growth factor A (VEGFA; OR 0·55, 95% CI 0·41-0·73; p=4·69 × 10-5).A common variant within the FLT1 gene is associated with sepsis-associated ARDS. Our findings support a role for the vascular endothelial growth factor signalling pathway in ARDS pathogenesis and identify VEGFR-1 as a potential therapeutic target.Instituto de Salud Carlos III, European Regional Development Funds, Instituto Tecnológico y de Energías Renovables.

Abstract Patients with COVID-19 present with a wide variety of clinical manifestations. Thromboembolic events constitute a significant cause of morbidity and mortality in patients infected with SARS-CoV-2. Severe COVID-19 has been associated with hyperinflammation and pre-existing cardiovascular disease. Platelets are important mediators and sensors of inflammation and are directly affected by cardiovascular stressors. In this report, we found that platelets from severely ill, hospitalized COVID-19 patients exhibit higher basal levels of activation measured by P-selectin surface expression, and have a poor functional reserve upon in vitro stimulation. Correlating clinical features to the ability of plasma from COVID-19 patients to stimulate control platelets identified ferritin as a pivotal clinical marker associated with platelet hyperactivation. The COVID-19 plasma-mediated effect on control platelets was highest for patients that subsequently developed inpatient thrombotic events. Proteomic analysis of plasma from COVID-19 patients identified key mediators of inflammation and cardiovascular disease that positively correlated with in vitro platelet activation. Mechanistically, blocking the signaling of the FcγRIIa-Syk and C5a-C5aR pathways on platelets, using antibody-mediated neutralization, IgG depletion or the Syk inhibitor fostamatinib, reversed this hyperactivity driven by COVID-19 plasma and prevented platelet aggregation in endothelial microfluidic chamber conditions, thus identifying these potentially actionable pathways as central for platelet activation and/or vascular complications in COVID-19 patients. In conclusion, we reveal a key role of platelet-mediated immunothrombosis in COVID-19 and identify distinct, clinically relevant, targetable signaling pathways that mediate this effect. These studies have implications for the role of platelet hyperactivation in complications associated with SARS-CoV-2 infection. Cover illustration One-sentence summary The FcγRIIA and C5a-C5aR pathways mediate platelet hyperactivation in COVID-19

Abstract COVID-19 has become a global pandemic. Immune dysregulation has been implicated, but immune responses remain poorly understood. We analyzed 71 COVID-19 patients compared to recovered and healthy subjects using high dimensional cytometry. Integrated analysis of ∼200 immune and >30 clinical features revealed activation of T cell and B cell subsets, but only in some patients. A subgroup of patients had T cell activation characteristic of acute viral infection and plasmablast responses could reach >30% of circulating B cells. However, another subgroup had lymphocyte activation comparable to uninfected subjects. Stable versus dynamic immunological signatures were identified and linked to trajectories of disease severity change. These analyses identified three “immunotypes” associated with poor clinical trajectories versus improving health. These immunotypes may have implications for therapeutics and vaccines.

Abstract High-throughput single-cell cytometry data are crucial for understanding involvement of immune system in diseases and responses to treatment. Traditional methods for annotating cytometry data, specifically manual gating and clustering, face challenges in scalability, robustness, and accuracy. In this study, we propose a cytometry masked autoencoder (cyMAE), which offers an automated solution for immunophenotyping tasks including cell type annotation. The cyMAE model is designed to uphold user-defined cell type definitions, thereby facilitating easier interpretation and cross-study comparisons. The cyMAE model operates on a pre-train and fine-tune approach. In the pre-training phase, cyMAE employs Masked Cytometry Modelling (MCM) to learn relationships between protein markers in immune cells solely based on protein expression, without relying on prior information such as cell identity and cell type-specific marker proteins. Subsequently, the pre-trained cyMAE is fine-tuned on multiple specialized tasks via task-specific supervised learning. The pre-trained cyMAE addresses the shortcomings of manual gating and clustering methods by providing accurate and interpretable predictions. Through validation across multiple cohorts, we demonstrate that cyMAE effectively identifies co-occurrence patterns of bound labeled antibodies, delivers accurate and interpretable cellular immunophenotyping, and improves the prediction of subject metadata status. Specifically, we evaluated cyMAE for cell type annotation and imputation at the cellular-level and SARS-CoV-2 infection prediction, secondary immune response prediction against COVID-19, and prediction of the infection stage in COVID-19 progression at the subject-level. The introduction of cyMAE marks a significant step forward in immunology research, particularly in large-scale and high-throughput human immune profiling. This approach offers new possibilities for predicting and interpreting cellular-level and subject-level phenotypes in both health and disease.