Artificial antigen-presenting cell system reveals CD28’s role in modulating T cell functions during human immunodeficiency virus infection
Notice bibliographique
Résumé
T cell immune dysfunction is a prominent feature of chronic HIV infection. To evaluate non-specific dysfunction, a method involving both generic activation and T cell receptor (TCR) stimulation is necessary. We created a tunable artificial antigen-presenting cell (aAPC) system. This system consists of lipid bilayers on cytometry-compatible silica microbeads (5 μm). When only anti-CD3 is incorporated, T cell activation is limited. Introducing anti-CD28 agonists significantly elevates the cytokine expression and upregulation of activation-induced markers. CD28 co-stimulation modulates the response profile, preferentially promoting IL-2 expression relative to other cytokines. aAPCs-stimulated CD4 + and CD8 + T cells from untreated HIV-infected individuals exhibit altered effector functions and diminished CD28 dependence. These functions are skewed toward TNFα, IFNγ and CD107a, with reduced IL-2. Antiretroviral therapy partially normalizes this distorted profile in CD4 + T cells, but not in CD8 + T cells. Our findings show T cell intrinsic biases that may contribute to persistent systemic T cell dysfunction associated with HIV pathogenesis.
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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) | 0,000 | 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 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 ».