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Enregistrement W2006912293 · doi:10.1182/blood-2012-06-436295

High-dimensional immunomonitoring models of HIV-1–specific CD8 T-cell responses accurately identify subjects achieving spontaneous viral control

2012· article· en· W2006912293 sur OpenAlexaff
Zaza M. Ndhlovu, Lori B. Chibnik, Jacqueline Proudfoot, Seanna Vine, Ashley McMullen, Kevin Cesa, Filippos Porichis, R. Brad Jones, Donna Marie L. Alvino, Meghan G. Hart, Eleni Stampouloglou, Alicja Piechocka‐Trocha, Carl Kadie, Florencia Pereyra, David Heckerman, Philip L. De Jager, Bruce D. Walker, Daniel E. Kaufmann

Notice bibliographique

RevueBlood · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on AgingNational Heart, Lung, and Blood InstituteMassachusetts General HospitalHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésHuman immunodeficiency virus (HIV)ImmunologyMedicineCD8VirologyImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: The development of immunomonitoring models to determine HIV-1 vaccine efficacy is a major challenge. Studies suggest that HIV-1–specific CD8 T cells play a critical role in subjects achieving spontaneous viral control (HIV-1 controllers) and that they will be important in immune interventions. However, no single CD8 T-cell function is uniquely associated with controller status and the heterogeneity of responses targeting different epitopes further complicates the discovery of determinants of protective immunity. In the present study, we describe immunomonitoring models integrating multiple functions of epitope-specific CD8 T cells that distinguish controllers from subjects with treated or untreated progressive infection. Models integrating higher numbers of variables and trained with the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) variant of logistic regression and 10-fold cross-validation produce “diagnostic tests” that display an excellent capacity to delineate subject categories. The test accuracy reaches 75% area under the receiving operating characteristic curve in cohorts matched for prevalence of protective alleles. Linear mixed-effects model analyses show that the proliferative capacity, cytokine production, and kinetics of cytokine secretion are associated with HIV-1 control. Although proliferative capacity is the strongest single discriminant, integrated modeling of different dimensions of data leverages individual associations. This strategy may have important applications in predictive model development and immune monitoring of HIV-1 vaccine trials. KEY POINTS: Immune monitoring models integrating multiple functions of HIV-1-specific CD8 T cells distinguish controllers from subjects with progressive HIV-1 infection. This strategy may have important applications in predictive model development and immune monitoring of HIV-1 vaccine trials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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