Immune interventions in <scp>HIV</scp> infection
Notice bibliographique
Résumé
Immune-based therapy (IBT) interventions have found a window of opportunity within some limitations of the otherwise successful combined antiretroviral therapy (cART). Two major paradigms drove immunotherapeutic research to combat human immunodeficiency virus (HIV) infection. First, IBTs were proposed either to help restore CD4(+) T-cell counts in cases of therapeutic failures with cytokines, interleukin-2 (IL-2) or IL-7, or to better control HIV and disease progression during treatment interruptions with anti-HIV therapeutic candidate vaccines. The most widely used candidates were HIV-recombinant live vector-based alone or combined with other vaccine compounds and dendritic cell (DC) therapies. A more recent and current paradigm aims at achieving HIV cure by combining IBT with cART using either cytokines to reactivate virus production in latently infected cells and/or therapeutic immunization to boost HIV-specific immunity in a 'shock and kill' strategy. This review summarizes the rationale, hopes, and mechanisms of successes and failures of these cytokine-based and vaccine-based immune interventions. Results from these first series of IBTs have been so far somewhat disappointing in terms of clinical relevance, but have provided lessons that are discussed in light of the future combined strategies to be developed toward an HIV cure.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».