An Analysis of Regulatory T-Cell and Th-17 Cell Dynamics during Cytomegalovirus Replication in Solid Organ Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: CMV-specific T-cells are crucial to control CMV-replication post-transplant. Regulatory T-cells (T-regs) are associated with a tolerant immune state and may contribute to CMV-replication. However, T-cell subsets such as T-regs and IL-17 producing T-cells (Th-17) are not well studied in this context. We explored T-regs and Th-17 frequencies during CMV-replication after transplantation. METHODS: We prospectively evaluated 30 transplant patients with CMV-viremia. We quantified CMV-specific CD4(+) and CD8(+) T-cells, T-regs (CD4(+)CD25(+)FoxP3(+)) and Th-17 frequencies using flow-cytometry and followed patients requiring anti-viral treatment. Two subsets were compared: anti-viral treatment requirement (n = 20) vs. spontaneous clearance of viremia (n = 10). RESULTS: Higher initial CMV-specific CD4(+) T-cells and lower T-regs were observed in patients with spontaneous clearance (p = 0.043; p = 0.021 respectively). Using a ratio of CMV-specific CD4(+) T-cells to T-regs allowed prediction of viral clearance with 80% sensitivity and 90% specificity (p = 0.001). One month after stop of treatment, the same correlation was observed in patients protected from CMV-relapse. The ratio of CMV-specific CD4(+) T-cells to T-regs allowed prediction of relapse with 85% sensitivity and 86% specificity (p = 0.004). Th-17 responses were not correlated with virologic outcomes. CONCLUSIONS: This study provides novel insights into T-regs and Th-17 subpopulations during CMV-replication after transplantation. These preliminary data suggest that measurement of CMV-specific CD4(+) T-cells together with T-regs has value in predicting spontaneous clearance of viremia and relapse.
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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 | 0,001 |
| 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 ».