Assessment of HBV variants and novel viral and immune biomarkers in chronic hepatitis B patients with metabolic dysfunction associated steatotic liver disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Co‐existing chronic hepatitis B virus (CHB) infection and metabolic dysfunction associated steatotic liver disease (MASLD) can exert complex effects on hepatic metabolism, requiring mechanistic study. CHB participants were assessed for MASLD and the impact of hepatic steatosis/metabolic syndrome (MetS) on novel viral and immunological markers. In this prospective, cohort study, untreated CHB subjects were assessed for liver disease by non‐invasive tests (i.e. FibroScan, controlled attenuation parameter, CAP). Subjects were tested for cytokines and IFN‐γ ELISPOT assay to HBV Surface (S) and Core (C) proteins. Standard HBV serological, exploratory biomarkers and deep sequencing of HBV S and C genes were performed. In 53 subjects (median age 45 years [SD = 10.6], 35% F, 56% Asian, 20% Black, 3% White), 94% (50) HBeAg negative, 63% genotype B/C, mean HBV DNA 3.2 log10 IU/mL (SD = 1.8), quantitative HBsAg 2.9 log10 IU/mL (SD = 1.2) and HBV pgRNA 2.1 log10 copies/mL (SD = 1.3). In enrolled subjects, the mean ALT was 41.9 U/L (SD = 24.0), FibroScan was 5.7 kPa (SD = 1.9) and CAP was 306.4 dB/m (SD = 49.0). The mean BMI was 28.2 kg/m2 (SD = 4.2), 20% (11/53) had diabetes, 35% (19/53) dyslipidaemia and 24% (13/53) hypertension. Subjects with MetS and steatosis showed lower HBV markers (p < .01), higher HBV S diversity (p = .02) and greater frequency of HBV variants associated with host‐anti‐viral immune escape. Pro‐inflammatory cytokine levels and HBV‐specific cellular responses were higher in participants with hepatic steatosis. In CHB, MASLD/hepatic steatosis was associated with HBV variants and systemic immune responses potentially impacting liver disease progression despite low‐level viraemia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».