Effect of Immunosuppression on T-Helper 2 and B-Cell Responses to Influenza Vaccination
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Influenza vaccine immunogenicity is suboptimal in immunocompromised patients. However, there are limited data on the interplay of T- and B- cell responses to vaccination with simultaneous immunosuppression. METHODS: We collected peripheral blood mononuclear cells from transplant recipients before and 1 month after seasonal influenza vaccination. Before and after vaccination, H1N1-specific T- and B-cell activation were quantified with flow cytometry. We also developed a mathematical model using T- and B-cell markers and mycophenolate mofetil (MMF) dosage. RESULTS: In the 47 patients analyzed, seroconversion to H1N1 antigen was demonstrated in 34%. H1N1-specific interleukin 4 (IL-4)-producing CD4(+) T-cell frequencies increased significantly after vaccination in 53% of patients. Prevaccine expression of H1N1-induced HLA-DR and CD86 on B cells was high in patients who seroconverted. Seroconversion against H1N1 was strongly associated with HLA-DR expression on B cells, which was dependent on the increase between prevaccine and postvaccine H1N1-specific IL-4(+)CD4(+) T cells (R(2) = 0.35). High doses of MMF (≥ 2 g/d) led to lower seroconversion rates, smaller increase in H1N1-specific IL-4(+)CD4(+) T cells, and reduced HLA-DR expression on B cells. The mathematical model incorporating a MMF-inhibited positive feedback loop between H1N1-specific IL-4(+)CD4(+) T cells and HLA-DR expression on B cells captured seroconversion with high specificity. CONCLUSIONS: Seroconversion is associated with influenza-specific T-helper 2 and B-cell activation and seems to be modulated by MMF.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».