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Enregistrement W2922842490 · doi:10.1101/587063

Increased oral Epstein-Barr virus shedding with HIV-1 co-infection is due to a combination of B cell activation and impaired cellular immune control

2019· preprint· en· W2922842490 sur OpenAlexaff
Catherine Byrne, Christine Johnston, Jackson Orem, Fred Okuku, Meei‐Li Huang, Stacy Selke, Anna Wald, Lawrence Corey, Joshua T. Schiffer, Corey Casper, Daniel Coombs, Soren Gantt

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral-associated cancers and disorders
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalivaImmune systemImmunologyVirusViral sheddingPopulationVirologyEpstein–Barr virusMedicineBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Epstein-Barr virus (EBV) infection is transmitted by saliva and is a major cause of cancer in people living with HIV/AIDS as well as in the general population. To better understand the determinants of oral EBV shedding we evaluated the frequency and quantity of detectable EBV in the saliva in a prospective cohort study of 85 adults in Uganda, half of whom were co-infected with HIV-1. Participants were not receiving antiviral medications, and those with HIV-1 co-infection had a CD4+ T cell count >200 cells/mm 3 . Daily, self-collected oral swabs were collected over a 4-week period. Compared with HIV-1 uninfected participants, co-infected participants had an increased frequency of oral EBV shedding (IRR=1.27, 95% CI=1.10-1.47). To explain why EBV oral shedding is greater in HIV-1 co-infected participants, we developed a stochastic, mechanistic mathematical model that describes the dynamics of EBV, infected cells, and antiviral cellular immune responses within the tonsillar epithelium, and examined parameter-specific differences between individuals of different HIV-1 infection statuses. We fit the model to our observational data using Approximate Bayesian Computation. After fitting, model simulations showed high fidelity to daily oral shedding time-courses and matched key summary statistics. Examination of the model revealed that higher EBV loads in saliva are driven by B cell activation causing EBV lytic replication in the tonsils, in combination with a less effective EBV-specific cellular immune response. Thus, both these factors contribute to higher and more frequent EBV shedding in HIV-1 co-infected individuals compared to HIV-1 uninfected individuals. These conclusions were further validated by modelling daily oral EBV shedding in a 26-participant North American cohort. Our results provide insights into the determinants of EBV shedding and implicate B cell activation to be a potential therapeutic target to reduce EBV replication in HIV-1 co-infected individuals at high risk for EBV-related malignancies. Author summary Epstein-Barr virus (EBV) is a ubiquitous infection worldwide. Infection with EBV is associated with the development of several kinds of cancer, including B cell lymphoma and nasopharyngeal carcinoma. Rates of EBV replication and disease are higher in individuals who are also infected with HIV-1. HIV-1 infection is associated with increased B cell activation, which is known to induce EBV reactivation, as well as immunodeficiency resulting from loss of T cells. However, whether these factors contribute to higher rates of EBV replication during co-infection, and by how much, was unknown. We analysed oral EBV shedding data in a cohort of adults from Uganda that were chronically infected with EBV. We found that participants that were HIV-1 infected were much more likely to have detectable quantities of EBV in their saliva. Also, when detected, the quantity of EBV present in the saliva was usually higher in HIV-1 infected participants. To better understand these findings, we developed a mathematical model to describe the dynamics of EBV, EBV-infected cells, and the cellular immune response within the tonsils. By rigorously matching our model to our participant data, we determined that high EBV loads in saliva are caused by high rates of infected B cell activation, as well as worse cellular immune control of EBV infection. These results provide an explanation of the impact of HIV-1 on EBV infection. Further, they suggest that strategies that suppress B cell activation may prevent EBV-related malignancy in people who are also infected with HIV-1.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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