Advances in Humanized Mouse Models to Improve Understanding of HIV-1 Pathogenesis and Immune Responses
Notice bibliographique
Résumé
Although antiretroviral therapy has transformed human immunodeficiency virus-type 1 (HIV-1) from a deadly infection into a chronic disease, it does not clear the viral reservoir, leaving HIV-1 as an uncurable infection. Currently, 1.2 million new HIV-1 infections occur globally each year, with little decrease over many years. Therefore, additional research is required to advance the current state of HIV management, find potential therapeutic strategies, and further understand the mechanisms of HIV pathogenesis and prevention strategies. Non-human primates (NHP) have been used extensively in HIV research and have provided critical advances within the field, but there are several issues that limit their use. Humanized mouse (Hu-mouse) models, or immunodeficient mice engrafted with human immune cells and/or tissues, provide a cost-effective and practical approach to create models for HIV research. Hu-mice closely parallel multiple aspects of human HIV infection and disease progression. Here, we highlight how innovations in Hu-mouse models have advanced HIV-1 research in the past decade. We discuss the effect of different background strains of mice, of modifications on the reconstitution of the immune cells, and the pros and cons of different human cells and/or tissue engraftment methods, on the ability to examine HIV-1 infection and immune response. Finally, we consider the newest advances in the Hu-mouse models and their potential to advance research in emerging areas of mucosal infections, understand the role of microbiota and the complex issues in HIV-TB co-infection. These innovations in Hu-mouse models hold the potential to significantly enhance mechanistic research to develop novel strategies for HIV prevention and therapeutics.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».