Improving our mechanistic understanding of the indirect effects of CMV infection in transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
Cytomegalovirus (CMV) is an immunomodulatory virus that indirectly increases the risk for bacterial, fungal, and viral infections. However, the pathogenesis of this phenomenon is poorly understood. We determined whether inflammatory responses to different Toll-like receptor (TLR) ligands are blunted during CMV infection in solid-organ transplant (SOT) patients. Peripheral blood mononuclear cells from 38 SOT patients with and without CMV were incubated in the presence of various viral, fungal, and bacterial TLR ligands. Cytokines were measured in the supernatant by multiplex enzyme-linked immunosorbent assay. Patients had blunted cytokine responses to bacterial, fungal, and viral ligands during CMV infection when compared to the absence of CMV infection. This was independent of viral load, clinical presentation of CMV infection or immunosuppression, supporting the clinical observation in SOT recipients that CMV infection increases susceptibility to bacterial, fungal, and other viral infections. Moreover, in the absence of CMV infection, patients with subsequent CMV infection had lower cytokines in response to TLR ligands compared to those without subsequent CMV infection, suggesting that inherent differences in patients not directly related to CMV also contribute to this increased susceptibility. In summary, these data provide novel ex vivo evidence to support indirect effects of CMV.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».