LILAC pilot study: Effects of metformin on mTOR activation and HIV reservoir persistence during antiretroviral therapy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic inflammation and residual HIV transcription persist in people living with HIV (PLWH) receiving antiretroviral therapy (ART), thus increasing the risk of developing non-AIDS co-morbidities. The mechanistic target of rapamycin (mTOR) is a key regulator of cellular metabolism and HIV transcription, and therefore represents an interesting novel therapeutic target. Methods: The LILAC pilot clinical trial, performed on non-diabetic ART-treated PLWH with CD4 + /CD8 + T-cell ratios <0.8, evaluated the effects of metformin (12 weeks oral administration; 500-850 mg twice daily), an indirect mTOR inhibitor, on the dynamics of immunological/virological markers and changes in mTOR activation/phosphorylation in blood collected at Baseline, Week 12, and 12 weeks after metformin discontinuation (Week 24) and sigmoid colon biopsies (SCB) collected at Baseline and Week 12. Findings: CD4 + T-cell counts, CD4 + /CD8 + T-cell ratios, plasma markers of inflammation/gut damage, as well as levels of cell-associated integrated HIV-DNA and HIV-RNA, and transcriptionally-inducible HIV reservoirs, underwent minor variations in the blood in response to metformin. The highest levels of mTOR activation/ phosphorylation were observed in SCB at Baseline. Consistently, metformin significantly decreased CD4 + Tcell infiltration in the colon, as well as mTOR activation/phosphorylation, especially in CD4 + T-cells expressing the Th17 marker CCR6. Also, metformin decreased the HIV-RNA/HIV-DNA ratios, a surrogate marker of viral transcription, in colon-infiltrating CD4 + T-cells of 8/13 participants.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».