Natural killer cell phenotype is altered in HIV-exposed seronegative women
Notice bibliographique
Résumé
Highly exposed seronegative (HESN) individuals present a unique setting to study mechanisms of protection against HIV acquisition. As natural killer (NK) cell activation and function have been implicated as a correlate of protection in HESN individuals, we sought to better understand the features of NK cells that may confer protection. We used mass cytometry to phenotypically profile NK cells from a cohort of Beninese sex workers and healthy controls. We found that NK cells from HESN women had increased expression of NKG2A, NKp30 and LILRB1, as well as the Fc receptor CD16, and decreased expression of DNAM-1, CD94, Siglec-7, and NKp44. Using functional assessments of NK cells from healthy donors against autologous HIV-infected CD4+ T cells, we observed that NKp30+ and Siglec-7+ cells had improved functional activity. Further, we found that NK cells from HESN women trended towards increased antibody-dependent cellular cytotoxicity (ADCC) activity; this activity correlated with increased CD16 expression. Overall, we identify features of NK cells in HESN women that may contribute to protection from HIV infection. Follow up studies with larger cohorts are warranted to confirm these findings.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».