The Use of CBD and Its Synthetic Analog HU308 in HIV-1-Infected Myeloid Cells
Notice bibliographique
Résumé
Currently, there is no cure for human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) infection. However, combined antiretroviral therapy (cART) aids in viral latency and prevents the progression of HIV-1 infection into acquired immunodeficiency syndrome (AIDS). cART has extended many lives, but people living with HIV-1 (PLWH) face lifelong ailments such as HIV-associated neurocognitive disorders (HAND) that range from asymptomatic HAND to HIV-1-associated dementia. HAND has been attributed to chronic inflammation and low-level infection within the central nervous system (CNS) caused by proinflammatory cytokines and viral products. These molecules are shuttled into the CNS within extracellular vesicles (EVs), lipid bound nanoparticles, and are released from cells as a form of intercellular communication. This study investigates the impact of cannabidiol (CBD), as a promising and potential therapeutic for HAND patients, and a similar synthetic molecule, HU308, on the EVs released from HIV-1-infected myeloid cells as well as HIV-1-infected 3D neurospheres. The data shows that both CBD and HU308 decrease non-coding and coding viral RNA (TAR and env) as well as proinflammatory cytokines as IL-1β and TNF-α mRNA. This decrease in viral RNA occurs in in vitro differentiated primary macrophages, in EVs released from HIV-1-infected cells monocytes, and infected neurospheres. Furthermore, a 3D neurosphere model shows an overall decrease in proinflammatory mRNA with HU308. Finally, using a humanized mouse model of HIV-1 infection, plasma viral RNA was shown to significantly decrease with HU308 alone and was most effective in combination with cART, even when compared to the typical cART treatment. Overall, CBD or HU308 may be a viable option to decrease EV release and associated cytokines which would dampen the virus spread and may be used in effective treatment of HAND in combination with cART.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».