Low Prolactin and High 20-α-Hydroxysteroid Dehydrogenase Levels Contribute to Lower Progesterone Levels in HIV-Infected Pregnant Women Exposed to Protease Inhibitor–Based Combination Antiretroviral Therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It has been reported that pregnant women receiving protease inhibitor (PI)-based combination antiretroviral therapy (cART) have lower levels of progesterone, which put them at risk of adverse birth outcomes, such as low birth weight. We sought to understand the mechanisms involved in this decline in progesterone level. METHODS: We assessed plasma levels of progesterone, prolactin, and lipids and placental expression of genes involved in progesterone metabolism in 42 human immunodeficiency virus (HIV)-infected and 31 HIV-uninfected pregnant women. In vitro studies and a mouse pregnancy model were used to delineate the effect of HIV from that of PI-based cART on progesterone metabolism. RESULTS: HIV-infected pregnant women receiving PI-based cART showed a reduction in plasma progesterone levels (P= .026) and an elevation in placental expression of the progesterone inactivating enzyme 20-α-hydroxysteroid dehydrogenase (20α-HSD; median, 2.5 arbitrary units [AU]; interquartile range [IQR], 1.00-4.10 AU), compared with controls (median, 0.89 AU; IQR, 0.66-1.26 AU;P= .002). Prolactin, a key regulator of 20α-HSD, was lower (P= .012) in HIV-infected pregnant women. We observed similar data in pregnant mice exposed to PI-based cART. In vitro inhibition of 20α-HSD activity in trophoblast cells reversed PI-based cART-induced decreases in progesterone levels. CONCLUSIONS: Our data suggest that the decrease in progesterone levels observed in HIV-infected pregnant women exposed to PI-based cART is caused, at least in part, by an increase in placental expression of 20α-HSD, which may be due to lower prolactin levels observed in these women.
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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 | 0,001 |
| 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 ».