The paradox of NKp46 <sup>+</sup> natural killer cells: drivers of severe hepatitis C virus-induced pathology but in-vivo resistance to interferon α treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is evidence that natural killer (NK) cells help control persistent viral infections including hepatitis C virus (HCV). The phenotype and function of blood and intrahepatic NK cells, in steady state and after interferon (IFN) α treatment has not been fully elucidated. DESIGN: We performed a comparison of NK cells derived from blood and intrahepatic compartments in multiple paired samples from patients with a variety of chronic liver diseases. Furthermore, we obtained serial paired samples from an average of five time points in HCV patients treated with IFNα. RESULTS: Liver NK cells demonstrate a distinct activated phenotype compared to blood manifested as downregulation of the NK cell activation receptors CD16, NKG2D, and NKp30; with increased spontaneous degranulation and IFN production. In contrast, NKp46 expression was not downregulated. Indeed, NKp46-rich NK populations were the most activated, correlating closely with the severity of liver inflammation. Following initiation of IFNα treatment there was a significant increase in the proportion of intrahepatic NK cells at days 1 and 3. NKp46-rich NK populations demonstrated no reserve activation capacity with IFNα treatment and were associated with poor viral control on treatment and treatment failure. CONCLUSIONS: NKp46 marks out pathologically activated NK cells, which may result from a loss of homeostatic control of activating receptor expression in HCV. Paradoxically these pathological NK cells do not appear to be involved in viral control in IFNα-treated individuals and, indeed, predict slower rates of viral clearance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».