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Enregistrement W4313374590 · doi:10.4049/jimmunol.204.supp.248.6

SIVmac239 infection dysregulates anti-mycobacterial immunity at the granuloma level and contributes to severe tuberculosis in cynomolgus macaques

2020· article· en· W4313374590 sur OpenAlexaff
Joshua T. Mattila, Priyanka Talukdar, Alyssa Jespersen, Beth A. Fallert Junecko, Ryan V. Moriarty, Shelby L. O’Connor, Chuck A Scanga

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCD11cTuberculosisImmunologyMycobacterium tuberculosisBiologyImmune systemImmunityGranulomaMacrophageVirologyMedicinePhenotypePathologyGeneIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tuberculosis (TB) is a global pandemic caused by Mycobacterium tuberculosis (Mtb) infection that is characterized by formation of lung lesions called granulomas. TB has a synergistic relationship with HIV and TB often occurs in HIV-infected individuals with near normal CD4+ T cell counts. Despite the importance of this co-infection to public health, interactions between HIV and lesion-level immunity remain poorly understood. To address this issue, we used SIVmac239-infected or SIV-negative Mauritian cynomolgus macaques with active TB to identify which cell types are infected in granulomas and how SIV modulates local immunity. Using RNAscope and immunohistochemistry, we found that CD11c+ macrophages were the most-commonly infected cell type in granulomas. To identify how viral infection changes the immune landscape in granulomas, we performed a transcriptional analysis on RNA isolated from lung granulomas. We found that SIV infection downregulated large numbers of macrophage-activating cytokines and receptors, toll-like receptors, and T cell activation markers. In contrast, anti-viral responses including type 1 interferons and receptors expressed by NK cells were upregulated. IL-10 was among the genes that were not differentially regulated. Pathway analysis indicated that many pathways were downregulated, including pathways associated with Th1-, Th2-, and NFkB-mediated responses. These data suggest that SIV infection deactivates protective responses in granulomas but activates antiviral responses that are counterproductive in TB while leaving detrimental IL-10 expression intact. We hypothesize that this disequilibrium leads to an inability to kill bacteria and restrict dissemination that exacerbates TB.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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