Longitudinal changes in HIV-specific IFN-γ secretion in subjects who received Remune™ vaccination prior to treatment interruption
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the benefits of highly active antiretroviral therapy (HAART) for suppressing viral replication in HIV infection, virus persists and rebounds during treatment interruption (TI). This study explored whether HAART intensification with Remune vaccination before TI can boost HIV-1-specific immunity, leading to improved control of viremia off HAART. METHODS: Ten chronically HIV-infected adults were enrolled in this proof of concept study. After a 6-month HAART intensification phase with didanosine, hydroxyurea, granulocyte-macrophage colony-stimulating factor, (GM-CSF), and a first dose of Remune (HIV-1 Immunogen), HAART was discontinued. Patients continued to receive Remune every 3 months until the end of study. HAART was restarted if viral load did not fall below 50,000 copies/ml of plasma within 3 months or if CD4+ counts decreased to <200 cells/mm3. HIV-specific immunity was monitored with the interferon-gamma (IFN-gamma) ELISPOT assay. RESULTS: All subjects experienced viral rebound during TIs. Although the magnitude and breadth of HIV-specific responses to HLA-restricted optimal peptide panels and Gag p55 peptide pools increased and viral load decreased by 0.44 log10 units from TI#1 to TI#2, no significant correlations between these parameters were observed. The patients spent 50.4% of their 36 months follow up off HAART. CONCLUSION: Stopping HAART in this vaccinated population induced immune responses that persisted after therapy was restarted. Induction of HIV-specific immunity beyond IFN-gamma secretion may be contributing to better control of viremia during subsequent TIs allowing for long periods off HAART.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».