Memory Phenotypes of HIV-Specific CD8+ T Cell Responses Are Independent of Functional Activity as Defined by Cytokine Output
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The definition of CD8+ T cell attributes that mediate protective immunity in HIV dis-ease progression has not been clearly defined. Although our ability to characterize these cells continues to improve, the extent to which specific memory phenotypic categories of CD8+ T cells reliably represent their functional attributes remains controversial. Methods: We simultaneously assessed surface phenotype and functionality of HIV-specific CD8+ T cells by multiparametric flow cytometry, measuring five CD8+ T cell functions (CD107a, IFNγ, MIP-1β, TNFα and IL2) and phenotypic markers CCR7, CD45RA, and CD27, in parallel in 24 HIV-infected individuals. Results: Virus-specific responses were contained within all eight phenotypic categories defined using CCR7, CD45RA, and CD27. Phenotypic profiles of HIV-specific cells differed from CEF-specific cells, with HIV-specific cells having higher levels of CD45RA (p = 0.008). Interestingly a large portion of CEF and HIV-specific cells were found within previously undefined phenotypes CCR7+CD27－CD45RA+ (14.6% and 17.2%, respectively) and CCR7+CD27－CD45RA－(14.8% and 15.8%, respectively). In addition, up to 10% - 20% of responding cells were phenotypically “naive”. Additionally, memory phenotypes of cells exhibiting monofunctional and polyfunctional responses frequently differed, and failed to associate with a consistent phenotype representing functionally active cells. Conclusion: These data suggest that particularly after antigen stimulation, that surface phenotypes defined by CCR7, CD27 and CD45RA expression on antigen-specific CD8+ T cells, reflect a wide range of immunological functions, and that no single phenotype defined by memory marker expression can reliably be used to identify functional capacity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».