Programmed Death-1 Is a Marker for Abnormal Distribution of Naive/Memory T Cell Subsets in HIV-1 Infection
Notice bibliographique
Résumé
Chronic activation of T cells is a hallmark of HIV-1 infection and plays an important role in disease progression. We previously showed that the engagement of the inhibitory receptor programmed death (PD)-1 on HIV-1-specific CD4(+) and CD8(+) T cells leads to their functional exhaustion in vitro. However, little is known about the impact of PD-1 expression on the turnover and maturation status of T cells during the course of the disease. In this study, we show that PD-1 is upregulated on all T cell subsets, including naive, central memory, and transitional memory T cells in HIV-1-infected subjects. PD-1 is expressed at similar levels on most CD4(+) T cells during the acute and the chronic phase of disease and identifies cells that have recently entered the cell cycle. In contrast, PD-1 expression is dramatically increased in CD8(+) T cells during the transition from acute to chronic infection, and this is associated with reduced levels of cell proliferation. The failure to downregulate expression of PD-1 in most T cells during chronic HIV-1 infection is associated with persistent alterations in the distribution of T cell subsets and is associated with impaired responses to IL-7. Our findings identify PD-1 as a marker for aberrant distribution of T cell subsets in HIV-1 infection.
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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 | 0,000 |
| 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 ».