Bone degradation machinery of osteoclasts: An HIV-1 target that contributes to bone loss
Notice bibliographique
Résumé
Bone deficits are frequent in HIV-1-infected patients. We report here that osteoclasts, the cells specialized in bone resorption, are infected by HIV-1 in vivo in humanized mice and ex vivo in human joint biopsies. In vitro, infection of human osteoclasts occurs at different stages of osteoclastogenesis via cell-free viruses and, more efficiently, by transfer from infected T cells. HIV-1 infection markedly enhances adhesion and osteolytic activity of human osteoclasts by modifying the structure and function of the sealing zone, the osteoclast-specific bone degradation machinery. Indeed, the sealing zone is broader due to F-actin enrichment of its basal units (i.e., the podosomes). The viral protein Nef is involved in all HIV-1-induced effects partly through the activation of Src, a regulator of podosomes and of their assembly as a sealing zone. Supporting these results, Nef-transgenic mice exhibit an increased osteoclast density and bone defects, and osteoclasts derived from these animals display high osteolytic activity. Altogether, our study evidences osteoclasts as host cells for HIV-1 and their pathological contribution to bone disorders induced by this virus, in part via Nef.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».