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Enregistrement W2604553471 · doi:10.1128/jvi.00380-17

Transient Oral Human Cytomegalovirus Infections Indicate Inefficient Viral Spread from Very Few Initially Infected Cells

2017· article· en· W2604553471 sur OpenAlexafffund
Bryan T. Mayer, Elizabeth M. Krantz, David A. Swan, James Ferrenberg, K. E. Simmons, Stacy Selke, Meei‐Li Huang, Corey Casper, Lawrence Corey, Anna Wald, Joshua T. Schiffer, Soren Gantt

Notice bibliographique

RevueJournal of Virology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytomegalovirus and herpesvirus research
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research ResourcesGovernment of CanadaNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésViremiaBiologySeroconversionViral sheddingHuman cytomegalovirusImmunologyVirologyCytomegalovirusInfectivityImmune systemVirus latencyViral replicationBetaherpesvirinaeVirusHerpesviridaeViral disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Cytomegalovirus (CMV) is acquired by the oral route in children, and primary infection is associated with abundant mucosal replication, as well as the establishment of latency in myeloid cells that results in lifelong infection. The efficiency of primary CMV infection in humans following oral exposure, however, is unknown. We consistently detected self-limited, low-level oral CMV shedding events, which we termed transient CMV infections, in a prospective birth cohort of 30 highly exposed CMV-uninfected infants. We estimated the likelihood of transient oral CMV infections by comparing their observed frequency to that of established primary infections, characterized by persistent high-level shedding, viremia, and seroconversion. We developed mathematical models of viral dynamics upon initial oral CMV infection and validated them using clinical shedding data. Transient infections comprised 76 to 88% of oral CMV shedding events. For this high percentage of transient infections to occur, we identified two mathematical prerequisites: a very small number of initially infected oral cells (1 to 4) and low viral infectivity (<1.5 new cells infected/cell). These observations indicate that oral CMV infection in infants typically begins with a single virus that spreads inefficiently to neighboring cells. Thus, although the incidence of CMV infection is high during infancy, our data provide a mechanistic framework to explain why multiple CMV exposures are typically required before infection is successfully established. These findings imply that a sufficiently primed immune response could prevent CMV from establishing latent infection in humans and support the achievability of a prophylactic CMV vaccine. IMPORTANCE CMV infects the majority of the world's population and is a major cause of birth defects. Developing a vaccine to prevent CMV infection would be extremely valuable but would be facilitated by a better understanding of how natural human CMV infection is acquired. We studied CMV acquisition in infants and found that infections are usually brief and self-limited and are successfully established relatively rarely. Thus, although most people eventually acquire CMV infection, it usually requires numerous exposures. Our analyses indicate that this is because the virus is surprisingly inefficient, barely replicating well enough to spread to neighboring cells in the mouth. Greater knowledge of why CMV infection usually fails may provide insight into how to prevent it from succeeding.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,310 · 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.

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

Citations68
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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