Influence of Leishmania RNA Virus 1 on Proinflammatory Biomarker Expression in a Human Macrophage Model of American Tegumentary Leishmaniasis
Notice bibliographique
Résumé
Backgound: Species of the Leishmania Viannia (L. V.) subgenus harbor the double-stranded Leishmania RNA virus 1 (LRV-1), previously identified in isolates from Brazil and Peru. Higher levels of LRV-1 in metastasizing strains of L. V. guyanensis have been documented in both human and murine models, and correlated to disease severity. Methods: Expression of proinflammatory biomarkers, including interleukin (IL) 1β, tumor necrosis factor alpha (TNF-α), CXCL10, CCL5, IL-6, and superoxide dismutase, in human macrophages infected with 3 ATCC and 5 clinical isolates of L. V. braziliensis, L. V. guyanensis, and L. V. panamensis for 24 and 48 hours were measured by commercial enzyme immunoassay. Analyses were performed at 24 and 48 hours, stratified by LRV-1 status and species. Results: LRV-1-positive L. V. braziliensis demonstrated significantly lower expression levels of TNF-α (P = .01), IL-1β (P = .0015), IL-6 (P = .001), and CXCL10 (P = .0004) compared with LRV-1-negative L. V. braziliensis. No differences were observed in strains of L. V. panamensis by LRV-1 status. Conclusions: Compared to LRV-1-negative L. V. braziliensis, LRV-1-positive strains of L. V. braziliensis produced a predominant Th2-biased immune response, correlated in humans to poorer immunologic control of infection and more severe disease, including mucosal leishmaniasis. Effects of LRV-1 on the pathogenesis of American tegumentary leishmaniasis may be species specific.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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.
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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 ».