Vitamin D Decreases Susceptibility of CD4+ T Cells to HIV Infection by Reducing AKT Phosphorylation and Glucose Uptake: A Bioinformatic and In Vitro Approach
Notice bibliographique
Résumé
Activated immune cells are highly susceptible to human immunodeficiency virus (HIV) infection. Vitamin D (VitD) induces antimicrobial responses and reduces cellular activation. We investigated VitD effects on HIV-1 replication, glucose uptake, and gene regulation using computational and in vitro approaches. CD4+ T cells from healthy male donors were treated with VitD and infected with HIV-1. After 72 h, p24 protein was measured to assess viral replication. VitD effects on anti- and pro-HIV genes were analyzed by a Boolean network model based on curated databases and the literature. CCR5 and CXCR4 coreceptor expression, AKT phosphorylation, and glucose uptake were evaluated by flow cytometry, and expression of some model-identified genes was quantified by qPCR. VitD reduced p24 by 53.2% (p = 0.0078). Boolean network modeling predicted that VitD upregulates antiviral, migration, and cell-differentiation related genes, while downregulating genes related to cellular activation, proliferation, glucose metabolism, and HIV replication, notably AKT1, CCNT1, SLC2A1, HIF1A, and PFKL. In vitro, VitD reduced AKT phosphorylation by 26.6% (p = 0.0156), transcription of CCNT1 by 22.7% (p = 0.0391), and glucose uptake by 22.8% (p = 0.0039) without affecting classic antiviral genes or coreceptor expression. These findings suggest an anti-HIV effect of VitD, mediated through AKT and glucose metabolism downmodulation, both involved in cell activation and HIV-1 replication.
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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 | 0,000 |
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 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 ».