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Enregistrement W2462078368 · doi:10.1371/journal.ppat.1005761

CD4+ T Cells Expressing PD-1, TIGIT and LAG-3 Contribute to HIV Persistence during ART

2016· article· en· W2462078368 sur OpenAlexaff
Rémi Fromentin, Wendy Bakeman, Mariam B. Lawani, Gabriela Khoury, Wendy Hartogensis, Sandrina DaFonseca, Marisela Killian, Lorrie Epling, Rebecca Hoh, Elizabeth Sinclair, Frederick Hecht, Peter Bacchetti, Steven G. Deeks, Sharon R. Lewin, Rafick‐Pierre Sékaly, Nicolas Chomont

Notice bibliographique

RevuePLoS Pathogens · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthCenter for AIDS Research, University of WashingtonUniversity of California, San FranciscoNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Health and Medical Research CouncilDelaney AIDS Research EnterpriseNational Institutes of HealthMedical Research CouncilamfAR, The Foundation for AIDS Research
Mots-clésTIGITBiologyImmune systemPeripheral blood mononuclear cellImmune checkpointImmunologyJurkat cellsT cellVirologyMolecular biologyCell biologyImmunotherapyGeneticsIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HIV persists in a small pool of latently infected cells despite antiretroviral therapy (ART). Identifying cellular markers expressed at the surface of these cells may lead to novel therapeutic strategies to reduce the size of the HIV reservoir. We hypothesized that CD4+ T cells expressing immune checkpoint molecules would be enriched in HIV-infected cells in individuals receiving suppressive ART. Expression levels of 7 immune checkpoint molecules (PD-1, CTLA-4, LAG-3, TIGIT, TIM-3, CD160 and 2B4) as well as 4 markers of HIV persistence (integrated and total HIV DNA, 2-LTR circles and cell-associated unspliced HIV RNA) were measured in PBMCs from 48 virally suppressed individuals. Using negative binomial regression models, we identified PD-1, TIGIT and LAG-3 as immune checkpoint molecules positively associated with the frequency of CD4+ T cells harboring integrated HIV DNA. The frequency of CD4+ T cells co-expressing PD-1, TIGIT and LAG-3 independently predicted the frequency of cells harboring integrated HIV DNA. Quantification of HIV genomes in highly purified cell subsets from blood further revealed that expressions of PD-1, TIGIT and LAG-3 were associated with HIV-infected cells in distinct memory CD4+ T cell subsets. CD4+ T cells co-expressing the three markers were highly enriched for integrated viral genomes (median of 8.2 fold compared to total CD4+ T cells). Importantly, most cells carrying inducible HIV genomes expressed at least one of these markers (median contribution of cells expressing LAG-3, PD-1 or TIGIT to the inducible reservoir = 76%). Our data provide evidence that CD4+ T cells expressing PD-1, TIGIT and LAG-3 alone or in combination are enriched for persistent HIV during ART and suggest that immune checkpoint blockers directed against these receptors may represent valuable tools to target latently infected cells in virally suppressed individuals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,224
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations424
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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