Single-cell characterization and quantification of translation-competent viral reservoirs in treated and untreated HIV infection
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Notice bibliographique
Résumé
The phenotypic characterization of the cells in which HIV persists during antiretroviral therapy (ART) remains technically challenging. We developed a simple flow cytometry-based assay to quantify and characterize infected cells producing HIV proteins during untreated and treated HIV infection. By combining two antibodies targeting the HIV capsid in a standard intracellular staining protocol, we demonstrate that p24-producing cells can be detected with high specificity and sensitivity in the blood from people living with HIV. In untreated individuals, the frequency of productively infected cells strongly correlated with plasma viral load. Infected cells preferentially displayed a transitional memory phenotype and were enriched in Th17, peripheral Tfh and regulatory T cells subsets. These cells also preferentially expressed activation markers (CD25, HLA-DR, Ki67), immune checkpoint molecules (PD-1, LAG-3, TIGIT, Tim-3) as well as the integrins α4β7 and α4β1. In virally suppressed individuals on ART, p24-producing cells were only detected upon stimulation (median frequency of 4.3 p24+ cells/106 cells). These measures correlated with other assays assessing the size of the persistent reservoir including total and integrated HIV DNA, Tat/rev Induced Limiting Dilution Assay (TILDA) and quantitative viral outgrowth assay (QVOA). In ART-suppressed individuals, p24-producing cells preferentially displayed a transitional and effector memory phenotype, and expressed immune checkpoint molecules (PD-1, TIGIT) as well as the integrin α4β1. Remarkably, α4β1 was expressed by more than 70% of infected cells both in untreated and ART-suppressed individuals. Altogether, these results highlight a broad diversity in the phenotypes of HIV-infected cells in treated and untreated infection and suggest that strategies targeting multiple and phenotypically distinct cellular reservoirs will be needed to exert a significant impact on the size of the reservoir.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 découle