Influence of Cytokines on HIV-Specific Antibody-Dependent Cellular Cytotoxicity Activation Profile of Natural Killer Cells
Notice bibliographique
Résumé
There is growing interest in HIV-specific antibody-dependent cellular cytotoxicity (ADCC) as an effective immune response to prevent or control HIV infection. ADCC relies on innate immune effector cells, particularly NK cells, to mediate control of virus-infected cells. The activation of NK cells (i.e., expression of cytokines and/or degranulation) by ADCC antibodies in serum is likely subject to the influence of other factors that are also present. We observed that the HIV-specific ADCC antibodies, within serum samples from a panel of HIV-infected individuals induced divergent activation profiles of NK cells from the same donor. Some serum samples primarily induced NK cell cytokine expression (i.e., IFNγ), some primarily initiated NK cell expression of a degranulation marker (CD107a) and others initiated a similar magnitude of responses across both effector functions. We therefore evaluated a number of HIV-relevant soluble factors for their influence on the activation of NK cells by HIV-specific ADCC antibodies. Key findings were that the cytokines IL-15 and IL-10 consistently enhanced the ability of NK cells to respond to HIV-specific ADCC antibodies. Furthermore, IL-15 was demonstrated to potently activate "educated" KIR3DL1(+) NK cells from individuals carrying its HLA-Bw4 ligand. The cytokine was also demonstrated to activate "uneducated" KIR3DL1(+) NK cells from HLA-Bw6 homozygotes, but to a lesser extent. Our results show that cytokines influence the ability of NK cells to respond to ADCC antibodies in vitro. Manipulating the immunological environment to enhance the potency of NK cell-mediated HIV-specific ADCC effector functions could be a promising immunotherapy or vaccine strategy.
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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 ».