MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2975871562 · doi:10.3389/fmicb.2019.02214

Memory CD4 + T-Cells Expressing HLA-DR Contribute to HIV Persistence During Prolonged Antiretroviral Therapy

2019· article· en· W2975871562 sur OpenAlexaff
Eunok Lee, Peter Bacchetti, J. Milush, Wei Shao, Eli Boritz, Daniel C. Douek, Rémi Fromentin, Teri Liegler, Rebecca Hoh, Steven G. Deeks, Frederick Hecht, Nicolas Chomont, Sarah Palmer

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversity of California, San FranciscoCenter for AIDS Research, University of WashingtonGladstone InstitutesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Health and Medical Research CouncilAustralian Centre for HIV and Hepatitis Virology ResearchDelaney AIDS Research EnterpriseMedical Research CouncilamfAR, The Foundation for AIDS Research
Mots-clésHuman leukocyte antigenImmunologyBiologyVirologyAntiretroviral therapyT cellHLA-DRAntigenViral loadVirusImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To date, most assays for measuring the human immunodeficiency virus (HIV-1) reservoir do not include memory CD4+ T-cells expressing the activation marker, human leukocyte antigen-antigen D related (HLA-DR). However, little is known concerning the role these cells play in maintaining persistent HIV-1 during effective antiretroviral therapy (ART). To address this issue, we examined, cellular activation/exhaustion markers (Ki67, CCR5, PD-1, Lag-3 and Tim-3) and viral gag-pol DNA sequences within HLA-DR- and HLA-DR+ memory CD4+ T-cell subsets longitudinally from the peripheral blood of six participants over 3 to ≥15 years of effective therapy. HLA-DR expression was readily detected during the study period in all participants. The average expression levels of CCR5, PD-1 and Tim-3 were higher on the HLA-DR+ T-cell subset whereas the average of LAG-3 expression was higher on their HLA-DR- counterpart. The proportion of HIV-infected cells increased within the HLA-DR+ subset by an average of 18% per year of ART whereas the frequency of infected HLA-DR- T-cells slightly decreased over time (5% per year). We observed that 20-33% of HIV-DNA sequences from the early time points were genetically identical to viral sequences from the last time point within the same cell subset during ART. This indicates that a fraction of proviruses persists within HLA-DR+ and HLA-DR- T-cell subsets during prolonged ART. Our HIV-DNA sequence analyses also revealed that cells transitioned between the HLA-DR+ and HLA-DR- phenotypes. The Ki67 expression, a marker for cellular proliferation, and the combined markers of Ki67/PD-1 averaged 19-fold and 22-fold higher on the HLA-DR+ T-cell subset compared to their HLA-DR- counterpart. Moreover, cellular proliferation, as reflected by the proportion of genetically identical HIV-DNA sequences, increased within both T-cell subsets over the study period; however, this increase was greater within the HLA-DR+ T-cells. Our research revealed that cellular transition and proliferation contribute to the persistence of HIV in HLA-DR+ and HLA-DR- T-cell subsets during prolonged therapy. As such, the HIV reservoir expands during effective ART when both the HLA-DR+ and HLA-DR- cell subsets are included, and therapeutic interventions aimed at reducing the HIV-1 reservoir should target HLA-DR+ and HLA-DR- 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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations53
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in MicrobiologyMême sujetHIV Research and TreatmentTravaux en français237 207