S14.3 Immune activation, gene expression and hiv acquisition risk
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background </h3> Sexual transmission of HIV is actually fairly inefficient and when it does occur usually a single virus is responsible for establishing the infection. Since activated HIV target cells (CD4+CCR5+) are known to be 1000x more susceptible to HIV infection than quiescent cells, one of the known risk factors for HIV acquisition is elevated baseline levels of immune activation. This study was designed to determine if oral administration of low doses of anti-inflammatory agents, acetylsalicylic acid (ASA) and hydroxychloroquine (HCQ), would reduce the number of HIV target cells in the female genital tract. <h3>Methods </h3> 80 low-risk women from Nairobi, Kenya established baseline immune activation levels and then were randomized to 6 weeks oral administration of low doses of either ASA (81 mg/day) or HCQ (200 mg/day). Cellular activation (CD69, HLA-DR, CD95, CCR5) was assessed by flow cytometry of peripheral blood mononuclear cells (PBMC) and cervical mononuclear cells (CMC). <h3>Results</h3> In PBMCs, a reduction in the percentage of CD4+CD69+ (p = 0.01) and CD4+CCR5+ (p = 0.03) T cells was observed in the ASA arm and a significant decrease of CD95 (p < 0.0001) and CCR5 (p = 0.01) expression on CD4+ T cells was observed following HCQ treatment. At the mucosal level, CMCs showed reduced levels of CD4+CCR5+ T cells following ASA treatment (p -0.02) and lower expression of the activation marker CD69 on CD4+ cells in the HCQ arm (p = 0.05). <h3>Conclusions</h3> Reducing the number of HIV target cells in the female genital tract, represents a new approach to reducing HIV risk. This study showed that daily administration of low-dose anti-inflammatory drugs reduces the number of HIV target cells in the female genital tract. Further studies are required to determine if a similar reduction in mucosal HIV target cells can be observed in women at high-risk of acquiring HIV and if those reduction provide any protective benefit.
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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) | 0,000 | 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 ».