Circulating LPS and (1→3)-β-D-Glucan: A Folie à Deux Contributing to HIV-Associated Immune Activation
Notice bibliographique
Résumé
Immune activation is the driving force behind the occurrence of AIDS and non-AIDS events, and is only partially reduced by antiretroviral therapy (ART). Soon after HIV infection, intestinal CD4+ T cells are depleted leading to epithelial gut damage and subsequent translocation of microbes and/or their products into systemic circulation. Bacteria and fungi are the two most abundant populations of the gut microbiome. Circulating lipopolysaccharide (LPS) and (1→3)-β-D-Glucan (βDG), major components of bacterial and fungal cell walls respectively, are measured as markers of microbial translocation in the context of compromised gut barriers. While LPS is a well-known inducer of innate immune activation, βDG is emerging as a significant source of monocyte and NK cell activation that contributes to immune dysfunction. Herein, we critically evaluated recent literature to untangle the respective roles of LPS and βDG in HIV-associated immune dysfunction. Furthermore, we appraised the relevance of LPS and βDG as biomarkers of disease progression and immune activation on ART. Understanding the consequences of elevated LPS and βDG on immune activation will provide insight into novel therapeutic strategies against the occurrence of AIDS and non-AIDS events.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».