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Enregistrement W2883971260 · doi:10.1097/tp.0000000000002373

Deep Profiling of the CD8+ T-cell Compartment Identifies Activated Cell Subsets and Multifunctional Responses Associated With Control of Cytomegalovirus Viremia

2018· article· en· W2883971260 sur OpenAlexaff
Victor H. Ferreira, Deepali Kumar, Atul Humar

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytomegalovirus and herpesvirus research
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViremiaHuman cytomegalovirusCD8ImmunologyBiologyCytotoxic T cellT cellVirologyIL-2 receptorPeripheral blood mononuclear cellCD28Immune systemVirusGeneticsIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Human cytomegalovirus (HCMV) is a common opportunistic pathogen in transplant recipients. Patterns of viremia and reactivation are influenced by the host immune response, including CD8 T cells. However, the cellular deficits or phenotypic differences that account for differential outcomes during HCMV viremia are incompletely understood. METHODS: Peripheral blood mononuclear cells were collected from 20 transplant recipients (10 viremia controllers and 10 noncontrollers) at onset of HCMV viremia and 4 weeks postonset. We used mass cytometry to perform in-depth characterization of cell surface and intracellular CD8 T cell markers and to compare frequencies of these cells between groups. RESULTS: Deep profiling identified 2 central memory T cell subsets at onset and 5 terminally differentiated memory T (TEMRA) cell subsets at 4 weeks that were associated with control of HCMV viremia, in addition to 6 TEMRA subsets at onset and 4 weeks associated with relapsing or remitting HCMV viremia. In general, CD8 T-cell clusters associated with poorly controlled HCMV viremia lacked markers of activation or terminal differentiation including CD38, CD69, CD25, CD57, and HLA-DR. We also measured the production of 8 HCMV-specific effector molecules (TNFα, IFNγ, interleukin 2, granzyme B, perforin, macrophage inflammatory protein 1β, interleukin 10, and CD107a) in CD8 T cells. Viremia controllers had greater diversity of HCMV-specific multifunctional responses at both time points, including significantly higher frequencies of HCMV-specific TNFαIFNγ CD8 T cells at onset. These multifunctional cells had a phenotype consistent with activated TEM/TEMRA cells. CONCLUSIONS: Uncontrolled CMV viremia is associated with specific clusters of memory T-cell subsets and lower frequencies of HCMV-specific multifunctional CD8 T cells.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,280
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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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