Characterization of a Human Cervical CD4+ T Cell Subset Coexpressing Multiple Markers of HIV Susceptibility
Notice bibliographique
Résumé
The HIV pandemic disproportionately affects women, with most infections acquired through receptive vaginal sex. Although the target cells by which HIV establishes infection in the female genital tract remain poorly defined, it is known that immune activation results in CD4(+) T cells with enhanced susceptibility, as does expression of the mucosal integrin α4β7 and the HIV coreceptor CCR5. Blood and cervical cytobrush specimens were collected from female sex workers (FSWs) in Nairobi, Kenya. Genital infection diagnostics were performed, T cell populations were defined by multiparameter flow cytometry based on their expression of surface receptors relevant to mucosal homing and/or HIV acquisition, and cytokine production was assayed by intracellular cytokine staining. The integrin α4β7 was expressed on 26.0% of cervical CD4(+) T cells, and these cells were more likely to express both the HIV coreceptor CCR5 (p < 0.0001) and the early activation marker CD69 (p < 0.0001) but not CXCR4 (p = 0.34). Cervical Th17 frequencies were enhanced compared with blood (7.02 versus 1.24%; p < 0.0001), and cervical IL-17A(+) CD4(+) T cells preferentially coexpressed α4β7 and CCR5. Expression of IFN-γ and IL-22 was greater in cervical Th17 cells than in blood Th17 cells. In keeping with the hypothesis that these cells are preferential HIV targets, gp120 preferentially bound CCR5(+) cervical T cells, and cervical Th17 cells were almost completely depleted in HIV(+) FSWs compared with HIV(-) FSWs. In summary, a subset of Th17 CD4(+) T cells in the cervical mucosa coexpresses multiple HIV susceptibility markers; their dramatic depletion after HIV infection suggests that these may serve as key target cells during HIV transmission.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».