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Record W6991091899

Étude de l’impact des niveaux élevés de BAFF sur la dérégulation des lymphocytes B de la zone marginale associée avec l’infection au virus de l’immunodéficience humaine

2019· dissertation· fr· W6991091899 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Languagefr
FieldNeuroscience
TopicNuclear Receptors and Signaling
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de Recherche du Québec - SantéStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
KeywordsPopulationB-cell activating factorHuman immunodeficiency virus (HIV)Cellular immunity
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’infection au VIH a plusieurs effets délétères, dont la dérégulation du compartiment des lymphocytes B. Cette dérégulation s’installe rapidement après l’infection et perdure au-delà de la thérapie antirétrovirale, pouvant mener à diverses maladies auto-immunes ainsi qu’à des lymphomes. Chez les individus atteints du VIH, cette dérégulation mène à l’augmentation de la fréquence des cellules B précurseurs de la zone marginale (MZ) dans le sang ainsi qu’à leur production d’IL-10, à l’augmentation du B-cell activating factor (BAFF), et à l’hyperglobulinémie. De plus, Nef a été détecté dans le sérum et dans les cellules dendritiques des patients infectés, les niveaux de Nef des patients corrélant avec leurs niveaux de BAFF.
\n
\nL’analyse d’un RNAseq effectué sur des cellules B MZ précurseurs démontre la diminution hautement significative d’expression des NR4As et de CD83 chez les patients VIH+ progresseurs comparativement aux contrôles VIH- et aux élites contrôleurs. Notre équipe a d’ailleurs démontré le potentiel et la fonction Breg associés à l’expression des NR4As et CD83 chez les cellules B MZ précurseurs du sang et d’amygdales. Aussi, la majorité de cette population co-exprime CD73 et CD39, molécules impliquées dans la synthèse de l’adénosine, cette dernière ayant un contrôle sur l’expression des NR4As. 
\n
\nNous voulions donc étudier l’effet de niveaux élevés de BAFF et de Nef sur la modulation de l’expression des NR4As, de CD83, CD73 et CD39 chez les cellules B MZ d'amygdales et l’effet de la déhydroergotamine (DHE) sur ce modèle, des études ayant déjà illustré sa modulation positive des NR4As. Nous étions aussi intéressés par la production d’IL-10 par ces cellules B MZ ainsi que l’effet de Nef sur son expression. Nous avons trouvé qu’après incubation avec BAFF et Nef, l’expression de NR4A1 et de CD83 était souvent plus basse qu’après une incubation avec BAFF seul qui semblait augmenter l’expression de ces dernières, ce qui concorde avec les résultats du RNAseq mentionné plus haut. Après une incubation avec Nef seul, l’expression des NR4As et de CD83 est similaire à l’expression mesurée après une incubation sans traitement, mais certains patients ont démontré une diminution légère de l’expression de ces molécules, chose normale puisque les échantillons contenaient tous des niveaux basaux de BAFF. De plus, nos résultats démontrent que le DHE augmente l’expression de NR4A1 et 3 après que leur expression ait été diminuée par Nef et son effet semble être plus important au niveau des cellules B MZ et MZ précurseurs. Ces résultats suggèrent l’utilité du DHE pour la diminution des niveaux inflammatoires chez les individus atteints du VIH, les NR4As ayant un rôle anti-inflammatoire par la diminution des fréquences de NFkB, molécule modulée positivement par Nef. Nous avons remarqué que les populations exprimant IL-10 co-expriment principalement CD10. L’effet de Nef n’a malheureusement pas été remarqué sur l’expression d’IL-10, d’autres études étant nécessaires avec nos populations d’amygdales. Bref, nos résultats suggèrent l’utilité d’agents thérapeutiques ciblant les NR4As en addition à la thérapie antirétrovirale, leur modulation chez les lymphocytes B MZ et MZ précurseurs pouvant être un aspect clé du contrôle des niveaux inflammatoires chez les individus atteints du VIH.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.490
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0090.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.211
Teacher spread0.204 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
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