COVID-19 manifests with a wide spectrum of clinical phenotypes that are characterized by exaggerated and misdirected host immune responses1–6. Although pathological innate immune activation is well-documented in severe disease1, the effect of autoantibodies on disease progression is less well-defined. Here we use a high-throughput autoantibody discovery technique known as rapid extracellular antigen profiling7 to screen a cohort of 194 individuals infected with SARS-CoV-2, comprising 172 patients with COVID-19 and 22 healthcare workers with mild disease or asymptomatic infection, for autoantibodies against 2,770 extracellular and secreted proteins (members of the exoproteome). We found that patients with COVID-19 exhibit marked increases in autoantibody reactivities as compared to uninfected individuals, and show a high prevalence of autoantibodies against immunomodulatory proteins (including cytokines, chemokines, complement components and cell-surface proteins). We established that these autoantibodies perturb immune function and impair virological control by inhibiting immunoreceptor signalling and by altering peripheral immune cell composition, and found that mouse surrogates of these autoantibodies increase disease severity in a mouse model of SARS-CoV-2 infection. Our analysis of autoantibodies against tissue-associated antigens revealed associations with specific clinical characteristics. Our findings suggest a pathological role for exoproteome-directed autoantibodies in COVID-19, with diverse effects on immune functionality and associations with clinical outcomes. Rapid extracellular antigen profiling of a cohort of 194 individuals infected with SARS-CoV-2 uncovers diverse autoantibody responses that affect COVID-19 disease severity, progression and clinical and immunological characteristics.

Abstract Over the last century, outbreaks and pandemics have occurred with disturbing regularity, necessitating advance preparation and large-scale, coordinated response. Here, we developed a machine learning predictive model of disease severity and length of hospitalization for COVID-19, which can be utilized as a platform for future unknown viral outbreaks. We combined untargeted metabolomics on plasma data obtained from COVID-19 patients (n = 111) during hospitalization and healthy controls (n = 342), clinical and comorbidity data (n = 508) to build this patient triage platform, which consists of three parts: (i) the clinical decision tree, which amongst other biomarkers showed that patients with increased eosinophils have worse disease prognosis and can serve as a new potential biomarker with high accuracy (AUC = 0.974), (ii) the estimation of patient hospitalization length with ± 5 days error (R 2 = 0.9765) and (iii) the prediction of the disease severity and the need of patient transfer to the intensive care unit. We report a significant decrease in serotonin levels in patients who needed positive airway pressure oxygen and/or were intubated. Furthermore, 5-hydroxy tryptophan, allantoin, and glucuronic acid metabolites were increased in COVID-19 patients and collectively they can serve as biomarkers to predict disease progression. The ability to quickly identify which patients will develop life-threatening illness would allow the efficient allocation of medical resources and implementation of the most effective medical interventions. We would advocate that the same approach could be utilized in future viral outbreaks to help hospitals triage patients more effectively and improve patient outcomes while optimizing healthcare resources.

ABSTRACT Activation of the DNA damage response (DDR) due to chronic exposure to cigarette smoke (CS) is implicated in the pathogenesis of Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD). However, not all smokers develop COPD and the pathologic consequences of CS exposure are heterogenous. Cellular mechanisms that regulate the DDR and contribute to disease progression in susceptible individuals are poorly understood. Because microRNAs are well known regulators of the DDR, we evaluated microRNA expression arrays performed on lung samples from 172 subjects with and without COPD. We identified miR-24-3p as the microRNA best correlated with radiographic emphysema (ρ=-0.353, P=1.3e-04) and validated this finding in multiple cohorts. In a CS-exposure mouse model, miR-24-3p inhibition increased emphysema severity. In human airway epithelial cells, miR-24-3p suppressed apoptosis through the BH3-only protein BIM and suppressed homology-directed DNA repair and the DNA repair protein BRCA1. Finally, we found BIM and BRCA1 were increased in COPD lung tissue and inversely correlated with miR-24-3p expression. We concluded that decreased miR-24-3p expression increases COPD susceptibility and potentiates the DDR through BIM and BRCA1.

SUMMARY Tissue repair requires a highly coordinated cellular response to injury. In the lung, alveolar type 2 (AT2) cells act as stem cells and can replace both themselves and alveolar type 1 cells (AT1); however, the complex orchestration of AT2 stem cell activity following lung injury is poorly understood owing to the inability of tracking individual stem cells and their dynamic behavior over time. Here, we apply live time lapse imaging to ex vivo mouse precision cut lung slice (PCLS) culture and in vivo mouse lung to track individual GFP-labeled AT2 cells following induction of alveolar injury by bleomycin. We observe highly dynamic movement of AT2 cells, including migration within and between alveoli. To map the dynamic evolution of AT2 cell behavior, we introduce Live Cell Encoder (LCE-PHATE), a novel method for converting static snapshots from time lapse imaging into single points representative of entire, dynamic cellular trajectories. Applying LCE-PHATE, we observe the emergence of at least three distinct morphokinetic AT2 cell states associated with AT2 stem cell injury response. Finally, small molecule-based inhibition of Rho-associated protein kinase (ROCK) pathway significantly reduced motility of AT2 stem cells following injury and reduced expression of Krt8, a marker of intermediate progenitor cells. Together, our results uncover motility of alveolar stem cells as a new injury response mechanism in the lung and reveal properties of stem cell motility at high cellular resolution.