Oral abstracts of the 11th IAS Conference on HIV Science, 18‐21 July 2021
Notice bibliographique
Résumé
Background: SARS-CoV-2-specific immune response features in PLWHA remain to be fully elucidated.The impact of HIV over the immune profile of lymphocyte populations in PLWHA recovered from COVID-19, as well as the humoral and cellular response secondary to COVID-19 were evaluated.Methods: Samples from donors to the Argentinean Biobank of Infectious Diseases with COVID-19 diagnosis: Twenty-one PLWHA on ART and 21 HIV negative (HIVneg) were included.Plasma and PBMC were obtained.SARS-CoV-2-specific IgG/IgM levels and IgG titres were determined by ELISA (COVIDAR test).Antibody neutralization capacity was evaluated against wild-type SARS-CoV-2.IFN-g-secreting cells were detected by ELISPOT using SARS-CoV-2 Spike, RBD or Nucleocapsid protein (10 mg/mL,) or overlapping peptide pools spanning Spike or Nucleocapsid proteins (1mg/mL).The frequency and phenotype of bulk T, B and NK cells were assessed by flow cytometry.Results: PLWHA median age was 47 (IQR: 39.5 to 54); LTCD4 = 513 cells/lL (IQR: 351 to 873).HIVneg median age was 41 (IQR: 35 to 57).All individuals presented mild/moderate COVID-19.Mean time from symptoms onset to donation was 44 days (IQR: 29.5 to 55) for HIVneg and 62 (IQR: 35 to 93) for PLWHA.75% of PLWHA and 85% of HIVneg had detectable SARS-CoV-2-specific antibodies, with IgG levels not differing between groups.Among PLWHA, neutralization capacity correlated with IgG titres (r: 0.90, p < 0.001), LTCD4 count (r: 0.85, p: 0.001), LTCD8 count (r: 0.97, p < 0.001) and age (r: 0.63, p: 0.021).All donors, including those with undetectable antibody response, had SARS-CoV2-specific cellular immunity.While HIVneg displayed IFN-g-secreting cells in response to S protein, RBD and S peptide pools, PLWHA responses were detected in S protein and N peptide pool, although with decreased magnitude (both p < 0.01).Both groups displayed similar Treg (CD127-CD25+CD4+T) frequency, similar effector/memory and T-helper profile for LTCD4, and comparable exhaustion and memory profiles for LTCD8.No differences in NK, B or antibody-secreting cell proportions were observed.PLWHA presented increased Tfh (CD4+CXCR5+T cells, p < 0.01) and CXCR1+Tfh (p < 0.05) cell frequency, enhanced expression of PD1+ on LTCD4 (p < 0.05), HLA-DR on LTCD8 (p < 0.05) and higher expression of CD95 (p = 0.002), CD25 (p = 0.004), HLA-DR (p < 0.0001), NKp46 (p = 0.035) and CD38/HLA-DR (p = 0.002) on NK cells.Conclusions: Although PLWHA showed an immune profile with enhanced activation and exhaustion, the severity of COVID-19 was not exacerbated.Among PLWHA, SARS-CoV-2 infection could exert a significant humoral and cellular response, which could be associated with increased proportions of Tfh cells.The cellular response was lower compared to HIVneg individuals; nevertheless, a preserved LTCD4 count emerged as a key factor to achieve better antibody responses with higher neutralization capacity.These data reinforce the impact of ART not only in HIV control but in the capacity to control other infections.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,464 | 0,247 |
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 ».