Surface Phenotype and Functionality of WNV Specific T Cells Differ with Age and Disease Severity
Notice bibliographique
Résumé
West Nile virus (WNV) infection can result in severe neuroinvasive disease, particularly in persons with advanced age. As rodent models demonstrate that T cells play an important role in limiting WNV infection, and strong T cell responses to WNV have been observed in humans, we postulated that inadequate antiviral T cell immunity was involved in neurologic sequelae and the more severe outcomes associated with age. We previously reported the discovery of six HLA-A*0201 restricted WNV peptide epitopes, with the dominant T cell targets in naturally infected individuals being SVG9 (Env) and SLF9 (NS4b). Here, memory phenotype and polyfunctional CD8+ T cell responses to these dominant epitopes were assessed in 40 WNV seropositive patients displaying diverse clinical symptoms. The patients' PBMC were stained with HLA-I multimers loaded with the SVG9 and SLF9 epitopes and analyzed by multicolor flow cytometry. WNV-specific CD8+ T cells were found in peripheral blood several months post infection. The number of WNV-specific T cells in older individuals was the same, if not greater, than in younger members of the cohort. WNV-specific T cells were predominantly monofunctional for CD107a, MIP-1β, TNFα, IL-2, or IFNγ. When CD8+ T cell responses were stratified by disease severity, an increased number of terminally differentiated, memory phenotype (CD45RA+ CD27- CCR7- CD57+) T cells were detected in patients suffering from viral neuroinvasion. In conclusion, T cells of a terminally differentiated/cytolytic profile are associated with neuroinvasion and, regardless of age, monofunctional T cells persist following infection. These data provide the first indication that particular CD8+ T cell phenotypes are associated with disease outcome following WNV infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».