Характеристика осельтамивир-устойчивых вариаций A(H5N1) класта 2.3.4.4b, генотипа D1.1, выявленных на птицеводческих фермах Британской Колумбии, Канада.

Высокопатогенный вирус птичьего гриппа A H5N1 недавно расширил свой спектр млекопитающих; в 2024 году в молочных коровах США появился генотип B3.13 с выраженной тро́пностью к молочной железе. В прошлом иммунология вируса гриппа A в основном изучалась на моделях респираторных инфекций, тогда как данное исследование описывает иммунные реакции после интра-молочной инфекции. После интра-молочной атаки H5N1 на коров породы Джерси в ранний период доения была проведена интегрированная характеристика дозо- и компартмент-специфических (альвеолы против соскового резервуара) профилей цитокинов и хемокинов в сочетании с динамикой переферических лейкоцитов и ответом антител против H5 или N1. Результаты показывают, что индуцированные инфекцией, ограниченные по четверти, монофазные воспалительные сети достигают максимума на 3-7 день после инфекции, сопровождаясь координированным расширением миелоидов в периферии и активацией лимфоцитов, способных к продукции IFN-γ, а также ростом титров антител в четвертях.

Вирус гриппа А остаётся глобальной угрозой для здоровья из-за своей высокой скорости мутации и устойчивости к существующим ингибиторам нейраминидазы и полимеразы. Субъединица основного белка полимеразы 2 (PB2) является многообещающей целью для новых терапевтических средств благодаря своей ключевой роли в подавлении вирусной транскрипции и репликации. В данном исследовании мы представили предклиническую характеристику HEC116094, нового ингибитора PB2, против вируса гриппа А. HEC116094 продемонстрировал высокую активность против нескольких лабораторных штаммов (IC: 0.012-0.069 нМ) и высокопатогенных штаммов птичьего гриппа H5N1 и H7N9 (IC: 0.071-0.122 нМ). Эти активности более сильные, чем у VX-787 (Пимодивир) и осельтамивира. Наши исследования показали, что лечение HEC116094 может уменьшить степень потери веса и поддерживать 100% выживаемость у мышей BALB/c, даже если лечение начато через 72 часа после инфекции. Кроме того, HEC116094 продемонстрировал сильный синергизм и терапевтические преимущества в комбинации с осельтамивиром. Более того, HEC116094 показал минимальную ингибирование киназ и отличные фармакокинетические характеристики. Превосходная предклиническая активность показала, что HEC116094 является более мощным ингибитором PB2 против вируса гриппа А по сравнению с VX-787 в данном исследовании. В настоящее время HEC116094 проходит оценку в клинических испытаниях I фазы.

Диффузная крупноклеточная В-клеточная лимфома (DLBCL) является агрессивной формой неходжкинской лимфомы с высоким уровнем рецидивов. Молекулярная характеристика опухолей DLBCL привела к созданию нескольких алгоритмов иммуногистохимии для прогностической стратификации. Среди них классификатор Ханса широко используется для классификации DLBCL на подтипы, похожие на В-клетки гомерального центра (GCB), и не гомерального центра/активированные В-клетки (non-GCB/ABC). Классификатор Ханса в первую очередь оценивает экспрессию белков опухолевых маркеров, однако опухолевое микроокружение (TME) DLBCL включает множество иммунных и стромальных клеток, цитокинов и компонентов внеклеточного матрикса, которые способствуют росту опухоли, уклонению от иммунного ответа и частоте рецидивов. Хотя классификатор Ханса предоставляет практический метод для идентификации подтипов, включение информации о TME может улучшить стратификацию риска и дополнительно уточнить группы пациентов. Здесь мы представляем беспристрастный подход на основе глубокого обучения для извлечения значимых особенностей из TME опухолей DLBCL для автоматизированной обработки и анализа множества изображений когорты пациентов с DLBCL. Наш конвейер количественно описывает ряд характеристик, которые отражают клеточный состав образцов опухолей, морфологию и их пространственную организацию. Мы указываем на изменения в пропорциях нескольких клеточных популяций между опухолями GCB и ABC, включая увеличение пропорций иммунных клеток у ABC и их предпочитаемое взаимодействие с M2-макрофагами. Наш анализ предлагает глубокую характеристику подтипов DLBCL и является примером того, как наш конвейер может быть использован для детального количественного анализа опухоли и её подтипов.

Данное исследование было направлено на оценку распространенности вируса папилломы человека (ВПЧ) и распределения генотипов среди вакцинированных женщин, а также на определение факторов, связанных с инфекцией ВПЧ после вакцинации. Были отобраны женщины, получившие вакцину против ВПЧ и прошедшие тест на цитологию на тонком слое (TCT) и тестирование генотипов ВПЧ до вакцинации. Каждая участница должна была заполнить онлайн-опросник, и был собран образец шейки матки для TCT и тестирования генотипов ВПЧ. Описана эпидемиология инфекции ВПЧ и генотипов. Факторы, связанные с инфекцией ВПЧ после вакцинации, были выявлены с помощью многовариантного анализа, представив скорректированные шансы (AOR) с 95% доверительным интервалом (95%CI). В исследовании участвовали 893 пригодные для исследования женщины. Распространенность ВПЧ после вакцинации составила 8,51%. Общими высокими рисковыми генотипами ВПЧ (hr-ВПЧ) были ВПЧ52, ВПЧ59, ВПЧ58, а общим низким рисковым ВПЧ (lr-ВПЧ) был ВПЧ53. Факторы, связанные с инфекцией ВПЧ после вакцинации, включали возраст ≥40 лет (AOR=2,92), статус в браке (AOR=1,56), получение первой дозы вакцины против ВПЧ после начала половой жизни (OR=2,57), наличие lr-ВПЧ до вакцинации (AOR=2,35) и наличие hr-ВПЧ до вакцинации (AOR=5,72). Распространенность ВПЧ после вакцинации была ниже, чем до вакцинации, и распространенные генотипы изменились на те, которые не охватывались введенной вакциной против ВПЧ. Возраст, семейное положение, время вакцинации против ВПЧ и предшествующая инфекция ВПЧ до вакцинации были выявлены как факторы, связанные с инфекцией ВПЧ после вакцинации. Рекомендовано получать вакцину против ВПЧ до начала половой жизни и проводить регулярное обследование на ВПЧ после вакцинации.

Геномное редактирование все чаще рассматривается как перспективная технология селекции для укрепления агропродовольственной системы. Однако его успех во многом зависит от принятия технологии фермерами, что остается недостаточно исследованной темой в текущей литературе. В этом исследовании применяется модель целенаправленного поведения (MGB) для изучения намерения фермеров принять геномно редактированный (GE) маниок, устойчивый к болезни коричневых полос маниока, в гипотетическом сценарии развивающейся страны. Данные были собраны через поперечное обследование 357 фермеров маниока на севере Уганды и проанализированы с помощью частичного наименьшего квадратного структурного моделирования. Результаты показывают, что фермеры имеют положительные намерения по отношению к принятию GE маниока, если он станет доступен на рынке. Однако их намерения относительно принятия зависят от их отношения, восприятия контроля над поведением, желания, положительных ожидаемых эмоций и субъективных норм. Негативные ожидаемые эмоции и субъективные нормы не оказали значительного влияния на желание принять GE маниок. Полученные данные также подчеркивают посредническую роль желания и роль аффективных факторов в формировании намерений по принятию, подчеркивая важность двойного подхода в вопросах принятия сельскохозяйственных технологий. Уровень образования фермеров и опыт стали важными модераторами для определенных путей модели, указывая на необходимость сегментированного подхода к содействию принятию GE маниока, когда он станет доступен. Это исследование вносит эмпирический вклад, расширяя применение MGB в области сельскохозяйственной биотехнологии и предлагает практические рекомендации для развития и внедрения GE культур в контексте развивающихся стран, таких как Уганда.

Хроническая болезнь почек (ХБП) является глобальной проблемой здравоохранения, характеризующейся высокой распространенностью и смертностью, однако её патогенез остается недостаточно изученным. Цель данного исследования заключалась в изучении микробных биомаркеров, связанных с прогрессированием ХБП на различных стадиях, с применением секвенирования 16S рДНК, дополненного методами машинного обучения, включая регрессию Lasso, алгоритм Boruta и K-кратную перекрестную проверку, а также анализом микробной сети. Фекальные образцы были собраны от группы, состоящей из шести пациентов со стадией II ХБП, пяти со стадией III ХБП, семи со стадией IV ХБП и девяти здоровых контролей. После контроля качества секвенирования мы проанализировали микробный состав, богатство и разнообразие, выявив значительные различия между группами. Были идентифицированы десять дифференциальных микробных таксонов, при этом наибольшее относительное abundantest имели и. Методы машинного обучения выделили шесть микробных биомаркеров, включая и, все с показателями AUC более 0.7, что указывает на их потенциал в различении пациентов с ХБП и здоровых людей. Более того, анализ факторов воздействия выявил 26, 27 и 39 микробных взаимодействий между стадиями II, III, IV ХБП и контролями соответственно. В заключение, наш интегративный анализ проясняет специфические для стадии биомаркеры кишечной микробиоты и функциональные пути, которые участвуют в прогрессировании ХБП, тем самым поддерживая механистическую роль кишечно-почечного взаимодействия и подчеркивая потенциал для интервенций на основе микробиоты и ранних диагностических подходов при ХБП.