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Enregistrement W2310641701 · doi:10.1097/qai.0000000000000756

Elevated Abundance, Size, and MicroRNA Content of Plasma Extracellular Vesicles in Viremic HIV-1+ Patients

2015· article· en· W2310641701 sur OpenAlexafffund
Audrey Hubert, Caroline Subra, Mohammad‐Ali Jenabian, Pierre-François Tremblay Labrecque, Cécile Tremblay, Benoit Laffont, Patrick Provost, Jean‐Pierre Routy, Caroline Gilbert

Notice bibliographique

RevueJAIDS Journal of Acquired Immune Deficiency Syndromes · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité du Québec à MontréalUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Blood ServicesMcGill UniversityPfizer
Mots-clésMicrovesiclesCD8ExosomeImmune systemImmunologymicroRNABiologyT cellPathogenesisWestern blotInflammationCellBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Because of factors only partly understood, the generalized elevated immune activation and inflammation characterizing HIV-1-infected patients are corrected incompletely with antiretroviral therapy (ART). Extracellular vesicles (EVs) including exosomes and microvesicles released by several cell types may contribute to immune activation and dysfunction. EV size, abundance, and content appear to differ according to infection phase, disease progression, and ART. METHODS: We examined whether the size of EVs and the abundance of exosomes in plasma are associated with cell and tissue activation as well as with viral production. Acetylcholinesterase-bearing (AChE+) exosomes in plasma were quantified using an AChE assay. EV size was analyzed using dynamic light scattering. Proteins and microRNAs present in EVs were detected by Western blot and real-time polymerase chain reaction, respectively. RESULTS: Exosomes were found more abundant in the plasma of ART-naive patients. EV size was larger in ART-naive than in ART-suppressed patients, elite controllers, or healthy control subjects. Both exosome abundance and EV sizes were inversely correlated with CD4/CD8 T-cell ratio and neutrophil, platelet, and CD4 T-cell counts and positively correlated with CD8 T-cell counts. A negative correlation was found between CD4 T-cell nadir and exosome abundance, but not EV size. Levels of miR-155 and miR-223 but not miR-92 were strongly correlated negatively with EV abundance and size in ART-naive patients. CONCLUSIONS: Monitoring of circulating EVs and EV-borne microRNA is possible and may provide new insight into HIV-1 pathogenesis, disease progression, and the associated inflammatory state, as well as the efficacy of ART and the treatments intended to reduce immune activation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations95
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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