Efficacy of antiviral therapy and host–virus interactions visualised using serial liver sampling with fine-needle aspirates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background & Aims: Novel therapies for chronic hepatitis B (CHB), such as RNA interference, target all viral RNAs for degradation, whereas nucleoside analogues are thought to block reverse transcription with minimal impact on viral transcripts. However, limitations in technology and sampling frequency have been obstacles to measuring actual changes in HBV transcription in the liver of patients starting therapy. Methods: We used elective liver sampling with fine-needle aspirates (FNAs) to investigate the impact of treatment on viral replication in patients with CHB. Liver FNAs were collected from patients with CHB at baseline and 12 and 24 weeks after starting tenofovir alafenamide treatment. Liver FNAs were subjected to single-cell RNA sequencing and analysed using the Viral-Track method. Results: HBV was the only viral genome detected and was enriched within hepatocytes. The 5' sequencing technology identified protein-specific HBV transcripts and showed that tenofovir alafenamide therapy specifically reduced pre-genomic RNA transcripts with little impact on HBsAg or HBx transcripts. Infected hepatocytes displayed unique gene signatures associated with an immunological response to viral infection. Conclusions: Longitudinal liver sampling, combined with single-cell RNA sequencing, captured the dynamic impact of antiviral therapy on the replication status of HBV and revealed host-pathogen interactions at the transcriptional level in infected hepatocytes. This sequencing-based approach is applicable to early-stage clinical studies, enabling mechanistic studies of immunopathology and the effect of novel therapeutic interventions. Impact and Implications: Infection-dependent transcriptional changes and the impact of antiviral therapy on viral replication can be measured in longitudinal human liver biopsies using single-cell RNA sequencing data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle