Analizy korelacji immunologicznej w teście na skuteczność szczepionki przeciwko HIV-1 AD 5

Dodatkowe cechy tych pacjentów, w tym kategorie płci i odpowiedzi immunologicznej, są oznaczone kolorem i kształtem punktów. Niskie, średnie i wysokie odpowiedzi immunologiczne w 26 tygodniu zostały wykorzystane do podzielenia grupy szczepionki na terapie; średnia odpowiedź jest wskazywana przez szary poziomy pasek. Gęstość optyczną mierzono za pomocą testu immunoabsorpcji enzymatycznej przy długości fali 405 nm. Log MFI jest naturalną transformacją logarytmiczną średniej intensywności fluorescencji (MFI). Wskaźnik awidności wynosi [jednostki odpowiedzi × (1 ÷ stopień dysocjacji w sekundach)] × 10-5. Częściowy obszar pomiędzy krzywymi jest sumą różnic między pierwszymi czterema rozcieńczeniami między odczytami w tygodniu 0 i 26 tygodniem, mierzonymi w transformowanych log10 jednostkach względnych światła (RLU). Obszar pod krzywą jasności i szerokości (AUC-MB) jest średnim stężeniem hamującym log10 50% w odpowiedzi na panel sześciu pseudowirusów. Procent netto wyrażających cytokiny komórek T CD4 + stanowi procent żywych komórek T CD3 + CD4 + wyrażających CD154, interleukinę-2, interferon-. lub czynnik martwicy nowotworów . minus ujemną wartość kontrolną. Paski I wskazują najbardziej ekstremalne punkty danych, które są nie większe niż 1,5-krotność odstępu międzykwartylowego od pudełka. Wykresy dystrybucji sześciu podstawowych zmiennych i zmiennych czułości przedstawiono na rysunkach od S5 do S11 w dodatkowym dodatku. Odpowiedzi immunologiczne indukowane szczepionką wykrywano we wszystkich pierwotnych zmiennych testowych, z wystarczającymi zakresami dynamicznymi, aby wspierać analizy regresji (Figura 2). Rysunek S2 w dodatkowym dodatku pokazuje, że sześć pierwotnych zmiennych było słabo skorelowanych ze sobą, weryfikując, że proces selekcji zmiennych pierwotnych doprowadził do powstania niepotrzebnych pierwotnych zmiennych odpowiedzi immunologicznej.
Tabela 1. Tabela 1. Wskaźniki szans dla zakażenia HIV-1 w jednoczynnikowych i wieloczynnikowych analizach sześciu podstawowych zmiennych. Po pierwsze, analizując sześć zmiennych ilościowych razem w wielowymiarowych modelach regresji logistycznej, zaobserwowano tendencję do prognozowania ryzyka infekcji przez zmienne (P = 0,08 dla wszystkich sześciu zmiennych łącznie). W tym modelu awidność IgG, cytotoksyczność komórkowa zależna od przeciwciał, przeciwciała neutralizujące i poziom limfocytów T CD4 + specyficznych dla Env nie przewidywały istotnie częstości infekcji HIV-1 (q> 0,20). Jednak wiązanie IgG z antygenem V1V2 z rusztowania było odwrotnie skorelowane z infekcją (szacowany iloraz szans, 0,57 na wzrost 1-SD, P = 0,02, q = 0,08), a złożone przeciwciało IgA wiążące się z panelem Env było bezpośrednio skorelowane z zakażeniem ( szacowany iloraz szans, 1,54 na wzrost 1-SD, P = 0,03; q = 0,08) (Tabela 1). Jednowymiarowe analizy odpowiedzi V1V2 i IgA dały szacunkowe iloraz szans odpowiednio 0,70 i 1,39, z nieznacznie zmniejszoną istotnością (P = 0,06, q = 0,19 i P = 0,05, q = 0,19) (Tabela 1).
Równoległe analizy wielowymiarowe z modelem Cox dały podobne wyniki, z ogólną wielowymiarową wartością P wynoszącą 0,06 i wielowymiarowymi oszacowaniami współczynnika ryzyka wynoszącymi 0,57 dla odpowiedzi V1V2 (P = 0,01, q = 0,06) i 1,58 dla odpowiedzi IgA (P = 0,02 , q = 0,06) (tabela S3 w dodatkowym dodatku)
[podobne: przeglądarka skierowań do sanatorium, pytania na rozmowe kwalifikacyjna, rektoskopia czy boli ]

Powiązane tematy z artykułem: przeglądarka skierowań do sanatorium pytania na rozmowe kwalifikacyjna rektoskopia czy boli