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Enregistrement W2790971620 · doi:10.1128/mbio.00358-18

Uninfected Bystander Cells Impact the Measurement of HIV-Specific Antibody-Dependent Cellular Cytotoxicity Responses

2018· article· en· W2790971620 sur OpenAlexafffund
Jonathan Richard, Jérémie Prévost, Amy E. Baxter, Benjamin von Bredow, Shilei Ding, Halima Medjahed, Gloria Delgado, Nathalie Brassard, Christina M. Stürzel, Frank Kirchhoff, Beatrice H. Hahn, Matthew S. Parsons, Daniel E. Kaufmann, David T. Evans, Andrés Finzi

Notice bibliographique

RevuemBio · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCIHR Skin Research Training CentreNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Health and Medical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Institutes of HealthInternational AIDS Vaccine InitiativeGovernment of CanadaElizabeth Glaser Pediatric AIDS FoundationamfAR, The Foundation for AIDS Research
Mots-clésBystander effectCytotoxicityAntibodyImmunologyHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineVirologyBiologyChemistryIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The conformation of the HIV-1 envelope glycoprotein (Env) substantially impacts antibody recognition and antibody-dependent cellular cytotoxicity (ADCC) responses. In the absence of the CD4 receptor at the cell surface, primary Envs sample a “closed” conformation that occludes CD4-induced (CD4i) epitopes. The virus controls CD4 expression through the actions of Nef and Vpu accessory proteins, thus protecting infected cells from ADCC responses. However, gp120 shed from infected cells can bind to CD4 present on uninfected bystander cells, sensitizing them to ADCC mediated by CD4i antibodies (Abs). Therefore, we hypothesized that these bystander cells could impact the interpretation of ADCC measurements. To investigate this, we evaluated the ability of antibodies to CD4i epitopes and broadly neutralizing Abs (bNAbs) to mediate ADCC measured by five ADCC assays commonly used in the field. Our results indicate that the uninfected bystander cells coated with gp120 are efficiently recognized by the CD4i ligands but not the bNabs. Consequently, the uninfected bystander cells substantially affect in vitro measurements made with ADCC assays that fail to identify responses against infected versus uninfected cells. Moreover, using an mRNA flow technique that detects productively infected cells, we found that the vast majority of HIV-1-infected cells in in vitro cultures or ex vivo samples from HIV-1-infected individuals are CD4 negative and therefore do not expose significant levels of CD4i epitopes. Altogether, our results indicate that ADCC assays unable to differentiate responses against infected versus uninfected cells overestimate responses mediated by CD4i ligands. IMPORTANCE Emerging evidence supports a role for antibody-dependent cellular cytotoxicity (ADCC) in protection against HIV-1 transmission and disease progression. However, there are conflicting reports regarding the ability of nonneutralizing antibodies targeting CD4-inducible (CD4i) Env epitopes to mediate ADCC. Here, we performed a side-by-side comparison of different methods currently being used in the field to measure ADCC responses to HIV-1. We found that assays which are unable to differentiate virus-infected from uninfected cells greatly overestimate ADCC responses mediated by antibodies to CD4i epitopes and underestimate responses mediated by broadly neutralizing antibodies (bNAbs). Our results strongly argue for the use of assays that measure ADCC against HIV-1-infected cells expressing physiologically relevant conformations of Env to evaluate correlates of protection in vaccine trials.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations93
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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