Microbe-binding antibodies in the female genital tract: associations with the vaginal microbiome and genital immunology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mucosal antibodies in the gut maintain homeostasis between the host and the local microbiome through the clearance of pathogenic bacteria and the development of immune tolerance to inflammatory bacteria. Whether similar bacteria-immunoglobulin interactions modulate cervicovaginal inflammation and/or bacterial colonization in the female genital tract (FGT) is not well understood. Here, we used a flow cytometry-based assay to quantify microbe-binding IgA and IgG in the cervicovaginal secretions of 200 HIV-uninfected women from Nairobi, Kenya that were enriched for bacterial vaginosis (BV) and evaluated the associations of cervicovaginal IgA and IgG with the vaginal microbiome composition and local soluble immune factors. Results Total IgA and IgG were abundant in cervicovaginal secretions and frequently demonstrated ex vivo binding to key vaginal bacteria species Gardnerella vaginalis, Prevotella bivia, Lactobacillus iners, and Lactobacillus crispatus. Microbe-binding antibodies were generally not associated with the presence/absence of the corresponding bacteria. Total and microbe-binding IgA and IgG were inversely correlated with total bacterial abundance and positively correlated with several pro-inflammatory cytokines (IL-6, TNF) and chemotactic chemokines (IP-10, MIG, MIP-1α, MIP-1β, MIP-3α, MCP-1, IL-8), independent of total bacterial abundance. Conclusions Flow cytometry-based quantification of microbe-binding antibodies provides a platform to investigate host-microbiota interactions in the FGT of human observational and interventional studies. In contrast to the gut, cervicovaginal microbe-binding IgA and IgG do not appear to be immunoregulatory but may indirectly mitigate bacteria-induced inflammation by reducing total bacterial abundance.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».