Optimized ex vivo stimulation identifies multi-functional HBV-specific T cells in a majority of chronic hepatitis B patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High antigen burden during chronic hepatitis B (CHB) results in a low frequency HBV-specific T cell response with restricted functionality. However, this observation is based on limited data because low T cell frequencies have hindered effective ex vivo analysis. We adapted the ELISpot assay to overcome this obstacle to measure ex vivo T cell responses in CHB patients. We modified the key variables of cell number and the peptide pulsing method to improve ex vivo detection of HBV-specific T cells. We detected IFN-γ responses in 10/15 vaccinated controls and 20/30 CHB patients, averaging 195 and 84 SFUs/2 × 106 PBMCs respectively. Multi-analyte FluoroSpots improved functional characterization of T cells. We detected IFN-γ responses in all tested vaccinated controls (n = 10) and CHB patients (n = 13). IL-2 responses were detectable in 9/10 controls and 10/13 patients. TNF-α displayed less sensitivity, detectable in only 7/10 controls and 7/13 patients. Antigen-specific analysis demonstrated that IFN-γ responses were dominated by polymerase and core, with weak responses to envelope and X. IL-2 responses were found in 3/5 patients and equally directed towards polymerase and core. While their ex vivo frequency is extremely low, a fraction of HBV-specific T cells are detectable and display multi-functionality ex vivo.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».