A-108 The Contribution of memory CD4+ T cell subset phenotype to latency reversal efficiency
Notice bibliographique
Résumé
The latent HIV reservoir persists in individuals on ART predominantly in memory CD4+ T cells, a heterogeneous population comprised of central memory (CM), transitional memory (TM) and effector memory (EM) subsets. Current HIV eradication strategies that aim to reverse latency in this heterogeneous pool of cells have had limited success. To characterize HIV latency reversal in all memory CD4+ T cell subsets that contribute to the HIV reservoir in vivo, we developed LARA (Latency and Reversion Assay), a primary cell based in vitro model of HIV latency. To identify pathways associated with latency reversal in each subset, we exposed latently infected cells from both HIV-infected individuals and LARA to different classes of latency reversing agents (LRAs). Memory subsets showed distinct responses that resulted in varying efficiencies to the LRAs tested. Importantly, the most effective LRAs triggered the differentiation into cells that expressed an EM phenotype. Transcriptional profiling of CD4+ T cells from HIV-infected individuals exposed to bryostatin, the LRA that showed the highest latency reversal, identified several EM specific pathways that were significantly upregulated in both the CM and EM subsets, including genes encoding for cytokines and effector molecules such as IFN-γ, IL-2, IL-4, and TNF. Together, these results support LRA exposure triggering differentiation toward an EM subset phenotype to be linked to higher latency reversal efficiency. Identification of these pathways is a critical prerequisite to understand factors that influence latency reversal in vivo as well as contributing to the most effective design of regimens capable of comprehensive reactivation of the HIV reservoir in eradication strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».