Immunogenetics of CD4 Lymphocyte Count Recovery during Antiretroviral Therapy: An AIDS Clinical Trials Group Study
Notice bibliographique
Résumé
During antiretroviral therapy, CD4 lymphocyte count increases are modest in some patients despite virologic control. We explored whether polymorphisms in genes important for T cell expansion, survival, and apoptosis are associated with the magnitude of CD4 lymphocyte count recovery during antiretroviral therapy. We studied treatment-naive individuals who achieved sustained control of plasma viremia (<400 HIV-1 RNA copies/mL) for at least 48 weeks after initiation of antiretroviral therapy and compared genotypes among individuals who had an increase of either <200 or > or =200 CD4 cells/mm3 from baseline. A total of 137 single-nucleotide polymorphisms across 17 genes were characterized in 873 study participants. In multivariate analyses that controlled for clinical variables, polymorphisms in genes encoding tumor necrosis factor (TNF)-related apoptosis-inducing ligand (TRAIL), TNF- alpha , Bcl-2-interacting molecule (Bim), interleukin (IL)-15, and IL-15 receptor alpha chain (IL-15R alpha ) were associated with the magnitude of the increase in CD4 lymphocyte count, as were haplotypes in genes encoding interferon- alpha , IL-2, and IL-15R alpha (P < .05, for each). Multifactor dimensionality reduction identified a gene-gene interaction between IL-2/IL-15 receptor common beta chain and IL-2/IL-7/IL-15 receptor common gamma chain. Immune recovery during antiretroviral therapy is a complex phenotype that is influenced by multiple genetic variants. Future studies should validate these tentative associations and define underlying mechanisms.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».