Expression of Inhibitory Receptors on T and NK Cells Defines Immunological Phenotypes of HCV Patients with Advanced Liver Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Chronic HCV can result in advanced liver disease, including cirrhosis. Patients with advanced fibrosis experience poor clinical outcomes and increased risk for hepatocellular carcinoma (HCC). These outcomes are, in part, a consequence of immune dysfunction. Increased inhibitory receptor and Galectin-9 (GAL-9) expression is a possible mechanism promoting lymphocyte dysfunction. In this study, we measured the expression of inhibitory receptors and GAL-9 on T/NK cells of patients with chronic HCV with no to moderate fibrosis (F0-F2) and advanced fibrosis (F3-F4). To analyze their co-expression, we employed t-SNE analysis. Notably, we found that F3-F4 patients had higher frequencies of >3 inhibitory receptor co-expression on NK cells. Moreover, F3-F4 patients manifest a higher frequency of NK cells co-expressing TIGIT and TIM-3, and CD4/NK cells co-expressing LAG-3 and GAL-9. In conclusion, we identified phenotypes of immune dysregulation that could explain the increased susceptibility to infection and HCC in patients with chronic HCV with advanced fibrosis.
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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 | 0,000 | 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 ».