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Enregistrement W3193750746 · doi:10.3389/fmicb.2021.719153

Proviral Turnover During Untreated HIV Infection Is Dynamic and Variable Between Hosts, Impacting Reservoir Composition on ART

2021· article· en· W3193750746 sur OpenAlexafffund
Kelsie Brooks, F. Harrison Omondi, Richard Liang, Hanwei Sudderuddin, Bradley R. Jones, Jeffrey B. Joy, Chanson J. Brumme, Eric Hunter, Zabrina L. Brumme

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAIDS VancouverSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteAfrican Academy of SciencesAlliance for Accelerating Excellence in Science in AfricaNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchNew Partnership for Africa's DevelopmentMichael Smith Health Research BCWellcome TrustNational Institute on AgingNational Cancer InstituteEmory UniversityGeorgia Research AllianceGovernment of the United Kingdom
Mots-clésProvirusBiologyVirologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Antiretroviral therapyVirusViral replicationImmunologyViral loadGenomeGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human immunodeficiency virus (HIV) can persist as an integrated provirus, in a transcriptionally repressed state, within infected cells. This small yet enduring pool of cellular reservoirs that harbor replication-competent HIV is the main barrier to cure. Entry of viral sequences into cellular reservoirs begins shortly after infection, and cells containing integrated proviral DNA are extremely stable once suppressive antiretroviral therapy (ART) is initiated. During untreated HIV infection however, reservoir turnover is likely to be more dynamic. Understanding these dynamics is important because the longevity of the persisting proviral pool during untreated infection dictates reservoir composition at ART initiation. If the persisting proviral pool turns over slowly pre-ART, then HIV sequences seeded into it during early infection would have a high likelihood of persisting for long periods. However, if pre-ART turnover was rapid, the persisting proviral pool would rapidly shift toward recently circulating HIV sequences. One-way to estimate this turnover rate is from the age distributions of proviruses sampled shortly after therapy initiation: this is because, at the time of sampling, the majority of proviral turnover would have already occurred prior to ART. Recently, methods to estimate a provirus' age from its sequence have made this possible. Using data from 12 individuals with HIV subtype C for whom proviral ages had been determined phylogenetically, we estimated that the average proviral half-life during untreated infection was 0.78 (range 0.45-2.38) years, which is >15 times faster than that of proviral DNA during suppressive ART. We further show that proviral turnover during untreated infection correlates with both viral setpoint and rate of CD4+ T-cell decline during this period. Overall, our results support dynamic proviral turnover pre-ART in most individuals, which helps explain why many individuals' reservoirs are skewed toward younger HIV sequences. Broadly, our findings are consistent with the notion that active viral replication creates an environment less favorable to proviral persistence, while viral suppression creates conditions more favorable to persistence, where ART stabilizes the proviral pool by dramatically slowing its rate of decay. Strategies to inhibit this stabilizing effect and/or to enhance reservoir turnover during ART could represent additional strategies to reduce the HIV reservoir.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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