Type I interferons and Mycobacterium tuberculosis whole cell lysate induce distinct transcriptional responses in M. tuberculosis infection
Notice bibliographique
Résumé
Type I interferon (IFN)-induced genes have the potential for distinguishing active tuberculosis (ATB) from latent TB infection (LTBI) and healthy controls (HC), monitoring treatment, and detection of individuals at risk of progression to active disease. We examined the differential effects of IFN-α, IFN-β and Mycobacterium tuberculosis whole cell lysate (Mtb WCL) stimulation on the expression of selected IFN-stimulated genes in peripheral blood mononuclear cells from individuals with either LTBI, ATB, and healthy controls. Stimulation with IFN-α and IFN-β induced a higher expression of the interrogated genes while Mtb WCL stimulation induced expression similar to that observed at baseline, with the exception of IL-1A and IL-1B genes that were downregulated. The expression of IFN-α-induced FCGR1A gene, IFN-β-induced FCGR1A, FCGR1B, and SOCS3 genes, and Mtb WCL-induced IFI44, IFI44L, IFIT1, and IFITM3 genes differed significantly between LTBI and ATB. These findings suggest stimulation-driven gene expression patterns could potentially discriminate LTBI and ATB. Mechanistic studies are necessary to define the processes through which distinct type I IFNs and downstream ISGs determine infection outcomes and identify potential host-directed therapeutic strategies.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».