Distinctive features of CD4+ T cell dysfunction in chronic viral infections
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To describe recent advances in the understanding of virus-specific CD4 T cell dysfunction in chronic viral infections, with an emphasis on HIV disease. We highlight features that are distinctive for CD4 T cells, as opposed to their CD8 T cell counterparts. RECENT FINDINGS: CD4 T cell activation and differentiation are tightly controlled. Regulation of these processes depends on the context of initial encounter of the naïve CD4 T cell with the cognate antigen and on ongoing external cues to the antigen-experienced CD4 T cell, in particular the inflammatory environment, which is prominent in HIV infection. Virus-specific CD4 T cell dysfunction results from a combination of an exhaustion program and skewing in T helper lineage differentiation which impact function. The CD4 and CD8 T cell exhaustion programs present similarities and distinct features. The sets of inhibitory coreceptors expression differ, although programmed-death 1 (PD-1) and T cell immunoglobulin mucin-3 (Tim-3) are upregulated on both HIV-specific CD4 and CD8 T cells, cytotoxic T-lymphocyte antigen 4 (CTLA-4) is largely specific to CD4 T cells, whereas 2B4 and CD160 are biased toward CD8 T cells. SUMMARY: Understanding the molecular basis of HIV-specific CD4 T cell exhaustion and identifying key differences with CD8 T cell impairment will be critical to design effective therapeutic and preventive immunotherapies against HIV.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».