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Enregistrement W4301394762 · doi:10.1016/j.xcrm.2022.100766

Memory CD4+ T cells that co-express PD1 and CTLA4 have reduced response to activating stimuli facilitating HIV latency

2022· article· en· W4301394762 sur OpenAlexaff
Thomas A. Rasmussen, Jennifer M. Zerbato, Ajantha Rhodes, Carolin Tumpach, Ashanti Dantanarayana, James McMahon, Jillian S. Y. Lau, Judy Chang, Céline Gubser, Wendy J. Brown, Rebecca Hoh, Melissa Krone, Rachel D. Pascoe, Chris Chiu, Michael Bramhall, Hyun Jae Lee, Ashraful Haque, Rémi Fromentin, Nicolas Chomont, Jeffrey M. Milush, Renée M. van der Sluis, Sarah Palmer, Steven G. Deeks, Paul Cameron, Vanessa A. Evans, Sharon R. Lewin

Notice bibliographique

RevueCell Reports Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Mental HealthNational Health and Medical Research CouncilNovo Nordisk FondenDelaney AIDS Research EnterpriseForskerakademietGilead SciencesAbbVieamfAR, The Foundation for AIDS ResearchMerckNational Institutes of HealthAmerican Foundation for Aging ResearchEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésCytotoxic T cellDownregulation and upregulationCell sortingT cellTIGITBiologyCD8ImmunologyCell biologyCancer researchFlow cytometryImmune systemGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Programmed cell death 1 (PD1) and cytotoxic T lymphocyte-associated protein 4 (CTLA4) suppress CD4 + T cell activation and may promote latent HIV infection. By performing leukapheresis (n = 21) and lymph node biopsies (n = 8) in people with HIV on antiretroviral therapy (ART) and sorting memory CD4 + T cells into subsets based on PD1/CTLA4 expression, we investigate the role of PD1 and CTLA 4 in HIV persistence. We show that double-positive (PD1 + CTLA4 + ) cells in blood contain more HIV DNA compared with double-negative (PD1 − CTLA4 − ) cells but still have a lower proportion of cells producing multiply spliced HIV RNA after stimulation as well as reduced upregulation of T cell activation and proliferation markers. Transcriptomics analyses identify differential expression of key genes regulating T cell activation and proliferation with MAF, KLRB1, and TIGIT being upregulated in double-positive compared with double-negative cells, whereas FOS is downregulated. We conclude that, in addition to being enriched for HIV DNA, double-positive cells are characterized by negative signaling and a reduced capacity to respond to stimulation, favoring HIV latency.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations38
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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