Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
RZ
Rongrong Zou
Author with expertise in Influenza Virus Research and Epidemiology
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
7
(57% Open Access)
Cited by:
1,375
h-index:
13
/
i10-index:
14
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Plasma IP-10 and MCP-3 levels are highly associated with disease severity and predict the progression of COVID-19

Yang Yang et al.Apr 29, 2020
BackgroundThe outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19) caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 was first reported in Wuhan, December 2019, and continuously poses a serious threat to public health, highlighting the urgent need of identifying biomarkers for disease severity and progression.ObjectiveWe sought to identify biomarkers for disease severity and progression of COVID-19.MethodsForty-eight cytokines in the plasma samples from 50 COVID-19 cases including 11 critically ill, 25 severe, and 14 moderate patients were measured and analyzed in combination with clinical data.ResultsLevels of 14 cytokines were found to be significantly elevated in COVID-19 cases and showed different expression profiles in patients with different disease severity. Moreover, expression levels of IFN-γ–induced protein 10, monocyte chemotactic protein-3, hepatocyte growth factor, monokine-induced gamma IFN, and macrophage inflammatory protein 1 alpha, which were shown to be highly associated with disease severity during disease progression, were remarkably higher in critically ill patients, followed by severe and then the moderate patients. Serial detection of the 5 cytokines in 16 cases showed that continuously high levels were associated with deteriorated progression of disease and fatal outcome. Furthermore, IFN-γ–induced protein 10 and monocyte chemotactic protein-3 were excellent predictors for the progression of COVID-19, and the combination of the 2 cytokines showed the biggest area under the curve of the receiver-operating characteristics calculations with a value of 0.99.ConclusionsIn this study, we report biomarkers that are highly associated with disease severity and progression of COVID-19. These findings add to our understanding of the immunopathologic mechanisms of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 infection, and provide potential therapeutic targets and strategies. The outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19) caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 was first reported in Wuhan, December 2019, and continuously poses a serious threat to public health, highlighting the urgent need of identifying biomarkers for disease severity and progression. We sought to identify biomarkers for disease severity and progression of COVID-19. Forty-eight cytokines in the plasma samples from 50 COVID-19 cases including 11 critically ill, 25 severe, and 14 moderate patients were measured and analyzed in combination with clinical data. Levels of 14 cytokines were found to be significantly elevated in COVID-19 cases and showed different expression profiles in patients with different disease severity. Moreover, expression levels of IFN-γ–induced protein 10, monocyte chemotactic protein-3, hepatocyte growth factor, monokine-induced gamma IFN, and macrophage inflammatory protein 1 alpha, which were shown to be highly associated with disease severity during disease progression, were remarkably higher in critically ill patients, followed by severe and then the moderate patients. Serial detection of the 5 cytokines in 16 cases showed that continuously high levels were associated with deteriorated progression of disease and fatal outcome. Furthermore, IFN-γ–induced protein 10 and monocyte chemotactic protein-3 were excellent predictors for the progression of COVID-19, and the combination of the 2 cytokines showed the biggest area under the curve of the receiver-operating characteristics calculations with a value of 0.99. In this study, we report biomarkers that are highly associated with disease severity and progression of COVID-19. These findings add to our understanding of the immunopathologic mechanisms of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 infection, and provide potential therapeutic targets and strategies.
0

Factors Associated With Prolonged Viral RNA Shedding in Patients with Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)

Kaijin Xu et al.Apr 1, 2020
An outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19) is becoming a public health emergency. Data are limited on the duration and host factors related to viral shedding.In this retrospective study, risk factors associated with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) RNA shedding were evaluated in a cohort of 113 symptomatic patients from 2 hospitals outside Wuhan.The median (interquartile range) duration of SARS-CoV-2 RNA detection was 17 (13-22) days as measured from illness onset. When comparing patients with early (<15 days) and late (≥15 days after illness onset) viral RNA clearance, prolonged SARS-CoV-2 RNA shedding was associated with male sex (P = .009), old age (P = .033), concomitant hypertension (P = .009), delayed admission to hospital after illness onset (P = .001), severe illness at admission (P = .049), invasive mechanical ventilation (P = .006), and corticosteroid treatment (P = .025). Patients with longer SARS-CoV-2 RNA shedding duration had slower recovery of body temperature (P < .001) and focal absorption on radiograph images (P < .001) than patients with early SARS-CoV-2 RNA clearance. Male sex (OR, 3.24; 95% CI, 1.31-8.02), delayed hospital admission (OR, 1.30; 95% CI, 1.10-1.54), and invasive mechanical ventilation (OR, 9.88; 95% CI, 1.11-88.02) were independent risk factors for prolonged SARS-CoV-2 RNA shedding.Male sex, delayed admission to hospital after illness onset, and invasive mechanical ventilation were associated with prolonged SARS-CoV-2 RNA shedding. Hospital admission and general treatments should be started as soon as possible in symptomatic COVID-19 patients, especially male patients.
0
Citation474
0
Save
9

Sequencing of clinical samples reveals that adaptation keeps establishing during H7N9 virus infection in humans

Liqiang Li et al.Dec 31, 2020
The H7 subtype avian influenza viruses (AIV) have a much longer history and their adaptation through evolution pose continuous threat to humans 1 . Since 2013 March, the novel reasserted H7N9 subtype have transmitted to humans through their repeated assertion in the poultry market. Through repeated transmission, H7N9 gradually became the second AIV subtype posing greater public health risk after H5N1 2,3 . After infection, how the virus tunes its genome to adapt and evolve in humans remains unknown. Through direct amplification of H7N9 and high throughput (HT) sequencing of full genomes from the swabs and lower respiratory tract samples collected from infected patients in Shenzhen, China, we have analyzed the in vivo H7N9 mutations at the level of whole genomes and have compared with the genomes derived by in vitro cultures. These comparisons and frequency analysis against the H7N9 genomes in the public database, 40 amino acids were identified that play potential roles in virus adaptation during H7N9 infection in humans. Various synonymous mutations were also identified that might be crucial to H7N9 adaptation in humans. The mechanism of these mutations occurred in a single infection are discussed in this study.
0

The dynamic molecular characteristics of neutrophils are associated with disease progression in dengue patients

Guanyong Ou et al.Jun 1, 2024
Abstract Dengue, the most prevalent mosquito‐borne disease worldwide, poses a significant health burden. This study integrates clinical data and transcriptomic datasets from different phases of dengue to investigate distinctive and shared cellular and molecular features. Clinical data from 29 dengue patients were collected and analyzed alongside a public transcriptomic data set (GSE28405) to perform differential gene expression analysis, functional enrichment, immune landscape assessment, and development of machine learning model. Neutropenia was observed in 54.79% of dengue patients, particularly during the defervescence phase (65.79%) in clinical cohorts. Bioinformatics analyses corroborated a significant reduction in neutrophil immune infiltration in dengue patients. Receiver operating characteristic curve analysis demonstrated that dynamic changes in neutrophil infiltration levels could predict disease progression, especially during the defervescence phase, with the area under the curve of 0.96. Three neutrophil‐associated biomarkers—DHRS12, Transforming growth factor alpha, and ZDHHC19—were identified as promising for diagnosing and predicting dengue progression. In addition, the activation of neutrophil extracellular traps was significantly enhanced and linked to FcγR‐mediated signaling pathways and Toll‐like receptor signaling pathways. Neutrophil activation and depletion play a critical role in dengue's immune response. The identified biomarkers and their associated pathways offer potential for improved diagnosis and understanding of dengue pathogenesis and progression.
0

Recovered and dead outcome patients caused by influenza A (H7N9) virus infection show different pro-inflammatory cytokine dynamics during disease progress and its application in real-time prognosis

Yingxia Liu et al.Jun 7, 2018
The persistent circulation of influenza A(H7N9) virus within poultry markets and human society leads to sporadic epidemics of influenza infections. Severe pneumonia and acute respiratory distress syndrome (ARDS) caused by the virus lead to high morbidity and mortality rates in patients. Hyper induction of pro-inflammatory cytokines, which is known as "cytokine storm", is closely related to the process of viral infection. However, systemic analyses of H7N9 induced cytokine storm and its relationship with disease progress need further illuminated. In our study we collected 75 samples from 24 clinically confirmed H7N9-infected patients at different time points after hospitalization. Those samples were divided into three groups, which were mild, severe and fatal groups, according to disease severity and final outcome. Human cytokine antibody array was performed to demonstrate the dynamic profile of 80 cytokines and chemokines. By comparison among different prognosis groups and time series, we provide a more comprehensive insight into the hypercytokinemia caused by H7N9 influenza virus infection. Different dynamic changes of cytokines/chemokines were observed in H7N9 infected patients with different severity. Further, 33 cytokines or chemokines were found to be correlated with disease development and 11 of them were identified as potential therapeutic targets. Immuno-modulate the cytokine levels of IL-8, IL-10, BLC, MIP-3a, MCP-1, HGF, OPG, OPN, ENA-78, MDC and TGF-β 3 are supposed to be beneficial in curing H7N9 infected patients. Apart from the identification of 35 independent predictors for H7N9 prognosis, we further established a real-time prediction model with multi-cytokine factors for the first time based on maximal relevance minimal redundancy method, and this model was proved to be powerful in predicting whether the H7N9 infection was severe or fatal. It exhibited promising application in prognosing the outcome of a H7N9 infected patients and thus help doctors take effective treatment strategies accordingly.