Myeloid Dendritic Cells Induce HIV-1 Latency in Non-proliferating CD4+ T Cells
Notice bibliographique
Résumé
Latently infected resting CD4(+) T cells are a major barrier to HIV cure. Understanding how latency is established, maintained and reversed is critical to identifying novel strategies to eliminate latently infected cells. We demonstrate here that co-culture of resting CD4(+) T cells and syngeneic myeloid dendritic cells (mDC) can dramatically increase the frequency of HIV DNA integration and latent HIV infection in non-proliferating memory, but not naïve, CD4(+) T cells. Latency was eliminated when cell-to-cell contact was prevented in the mDC-T cell co-cultures and reduced when clustering was minimised in the mDC-T cell co-cultures. Supernatants from infected mDC-T cell co-cultures did not facilitate the establishment of latency, consistent with cell-cell contact and not a soluble factor being critical for mediating latent infection of resting CD4(+) T cells. Gene expression in non-proliferating CD4(+) T cells, enriched for latent infection, showed significant changes in the expression of genes involved in cellular activation and interferon regulated pathways, including the down-regulation of genes controlling both NF-κB and cell cycle. We conclude that mDC play a key role in the establishment of HIV latency in resting memory CD4(+) T cells, which is predominantly mediated through signalling during DC-T cell contact.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,042 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».