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Enregistrement W2752078504 · doi:10.1186/s12879-017-2683-3

Landscape review of current HIV ‘kick and kill’ cure research - some kicking, not enough killing

2017· review· en· W2752078504 sur OpenAlexafffund
Kristian Thorlund, Marc S. Horwitz, Brian T. Fife, Richard Lester, D. William Cameron

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2017
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa HospitalUniversity of British ColumbiaImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésClinical trialMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Intensive care medicineAntiretroviral therapyImmunologyPathologyViral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current antiretroviral therapy (ART) used to treat human immunodeficiency virus (HIV) patients is life-long because it only suppresses de novo infections. Recent efforts to eliminate HIV have tested the ability of a number of agents to reactivate ('Kick') the well-known latent reservoir. This approach is rooted in the assumption that once these cells are reactivated the host's immune system itself will eliminate ('Kill') the virus. While many agents have been shown to reactivate large quantities of the latent reservoir, the impact on the size of the latent reservoir has been negligible. This suggests that the immune system is not sufficient to eliminate reactivated reservoirs. Thus, there is a need for more emphasis on 'kill' strategies in HIV cure research, and how these might work in combination with current or future kick strategies. METHODS: We conducted a landscape review of HIV 'cure' clinical trials using 'kick and kill' approaches. We identified and reviewed current available clinical trial results in human participants as well as ongoing and planned clinical trials. We dichotomized trials by whether they did not include or include a 'kill' agent. We extracted potential reasons why the 'kill' is missing from current 'kick and kill' strategies. We subsequently summarized and reviewed current 'kill' strategies have entered the phase of clinical trial testing in human participants and highlighted those with the greatest promise. RESULTS: The identified 'kick' trials only showed promise on surrogate measures activating latent T-cells, but did not show any positive effects on clinical 'cure' measures. Of the 'kill' agents currently being tested in clinical trials, early results have shown small but meaningful proportions of participants remaining off ART for several months with broadly neutralizing antibodies, as well as agents for regulating immune cell responses. A similar result was also recently observed in a trial combining a conventional 'kick' with a vaccine immune booster ('kill'). CONCLUSION: While an understanding of the efficacy of each individual component is crucial, no single 'kick' or 'kill' agent is likely to be a fully effective cure. Rather, the solution is likely found in a combination of multiple 'kick and kill' interventions.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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