The phenotypic distribution and functional profile of tuberculin‐specific CD4 T‐cells characterizes different stages of TB infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent publications have suggested that altered proportions of functional CD4 T-cell subsets correlate with active pulmonary TB. Also, CD27-expression on tuberculin-activated IFN-γ(+) CD4 T-cells is known to differ significantly between patients with active pulmonary TB and healthy TB-unexposed BCG vaccinees. Here, we explore links between CD4 T-cell phenotype, multiple functional subsets, and control of TB. METHODS: We examined ex-vivo overnight tuberculin activated CD4 T-cells in regards to CD27-expression and the activation markers, CD154 upregulation, IFN-γ, TNF-α, IL-2, and degranulation in 44 individuals, including cases of clinically active pulmonary TB, and hospital staff with prolonged TB exposure, some of whom had latent TB. RESULTS: Active pulmonary TB generally showed an excess of TNF-α(+) subsets over IFN-γ(+) subsets, paralleled by decreased CD27 expression on activated IFN-γ(+) or CD154(+) CD4 T-cells. The single subset distinguishing best between active pulmonary TB and high TB exposure was CD154(+) /TNF-α(+) / IFN-γ(-) /IL-2(-) /degranulation(-) (AUROC 0.90). The ratio between the frequencies of TNF-α(+) /IFN-γ(+) CD4 T-cells was an effective alternative parameter (AUROC 0.87). CONCLUSIONS: Functional subsets and phenotype of tuberculin induced CD4 T-cells differ between stages of TB infection. Predominance of TNF-α(+) CD4 T-cells in active infection suggests an increased effort of the immune system to contain disease.
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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) | 0,002 | 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 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 ».