SMAC mimetics sensitize HIV-infected cells to oncolytic virus-mediated death
Notice bibliographique
Résumé
Elimination of latently and persistently HIV-infected cells is one of the main barriers to finding a cure for HIV. We have demonstrated that cells latently/persistently infected with HIV impair interferon signaling, which makes them susceptible to selective infection and killing by the oncolytic virus (OV) MG1. Sensitizing these cells to MG1-mediated killing can be expected to make MG1 a more effective therapeutic. As small-molecule second mitochondria-derived activator of caspases (SMAC) mimetics have been shown to increase OV-mediated death in cancer models, we used the SMAC mimetics LCL-161 and birinapant alongside MG1 to enhance the killing of HIV-infected cell lines and monocyte-derived macrophages (MDMs). We show that SMAC mimetics enhance MG1-mediated death, but that this is not a result of an increase in OV infection. This cell death occurs via both caspase-dependent and caspase-independent mechanisms and is not completely dependent on tumor necrosis factor alpha (TNFα). Together, these results show that the use of SMAC mimetics alongside OVs may be a viable strategy to eradicate latently/persistently HIV-infected cells.
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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 ».