Dynamics and epigenetic signature of regulatory T-cells following antiretroviral therapy initiation in acute HIV infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV infection promotes the expansion of immunosuppressive regulatory T-cells (Tregs), contributing to immune dysfunction, tissue fibrosis and disease progression. Early antiretroviral treatment (ART) upon HIV infection improves CD4 count and decreases immune activation. However, Treg dynamics and their epigenetic regulation following early ART initiation remain understudied. METHODS: Treg subsets were characterized by flow cytometry in 103 individuals, including untreated HIV-infected participants in acute and chronic phases, ART-treated in early infection, elite controllers (ECs), immunological controllers (ICs), and HIV-uninfected controls. The methylation status of six regulatory regions of the foxp3 gene was assessed using MiSeq technology. FINDINGS: Tregs overtime were consistent with higher demethylation of conserved non-coding sequence (CNS)-1 in the foxp3 gene. Remarkably, LAP(TGF-β1)-expressing Tregs in ECs were significantly higher than in uninfected subjects, while the markers of Treg activation and gut migration were not different. INTERPRETATION: Early ART initiation was unable to control the levels of immunosuppressive Treg subsets and their gut migration potential, which could ultimately contribute to gut tissue fibrosis and HIV disease progression. FUNDING: This study was funded by the Canadian Institutes of Health Research (CIHR, grant MOP 142294) and in part by the AIDS and Infectious Diseases Network of the Réseau SIDA et maladies infectieuses du Fonds de recherche du Québec-Santé (FRQ-S).
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».