982 resultados para Interféron-alpha
Resumo:
Le virus de l’hépatite C (VHC) est un problème mondial. La majorité des personnes infectées (70-85%) développent une infection chronique qui cause des complications hépatiques. Le seul régime thérapeutique approuvé pour le VHC est l'interféron alpha (IFN-α). Ce traitement a un taux de réussite de 50-80% selon le génotype de virus et le moment de l'initiation de la thérapie. Les facteurs régissant la réponse au traitement ne sont pas bien définis. Des études antérieures ont suggéré un rôle potentiel de la réponse immunitaire de l'hôte au succès de la thérapie, toutefois, ces résultats sont controversés. Nous avons émis l'hypothèse que la réponse immunitaire de l’hôte sera plus efficace chez les patients qui commencent la thérapie tôt pendant la phase aiguë de l'infection. En revanche, la réponse immunitaire sera épuisée lorsque le traitement est initié pendant la phase chronique. L'objectif principal de ce mémoire est d’étudier les facteurs immunologiques qui régissent la réponse à la thérapie, et de déterminer si la contribution de la réponse immunitaire de l'hôte peut être influencée par la période de l'infection. Nos résultats démontrent l'efficacité de la restauration de la réponse immunitaire spécifique au VHC lorsque la thérapie par l'interféron est initiée tôt. Ceci est démontré par le sauvetage des cellules T efficaces spécifiques au VHC efficace similaires à celles observées chez les individus qui ont résolu spontanément, suggérant ainsi qu'elles jouent un rôle actif dans la réponse au traitement. Toutefois, cette réponse n'a pas été restaurée chez les patients traités au cours de la phase chronique. Ces résultats ont des implications importantes dans la compréhension des mécanismes sous-jacents à la réponse aux traitements actuels et au développement des nouvelles thérapies.
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Les cellules dendritiques plasmacytoïdes (pDC) sont des cellules dendritiques spécialisées, aussi connues sous le nom de cellules productrices d’interféron-α (IFN-α). Les pDC jouent un rôle essentiel dans l’induction de la réponse immunitaire antivirale, en reconnaissant les antigènes viraux via les Toll-like receptors (TLR) 7 et 9. Toutefois, les pDC du sang de cordon sont incapables de produire de l’IFN-α en réponse à une stimulation du TLR9, mais leur maturation en cellules présentatrices d’antigènes est normale. Dans le cadre de ce travail, nous nous sommes intéressés aux effets des facteurs immuno-régulateurs sécrétés par le placenta sur la différenciation et la fonction des pDC. Nous avons analysé l’effet, seules ou en combinaison, de la progestérone (PG), de l'interleukine (IL)-10 et du tumor growth factor (TGF)-β sur la différenciation et la fonction des pDC. Nous démontrons qu’à des niveaux supra-physiologiques ces trois facteurs modulent la différenciation et la production d’IFN-α des pDC. À des niveaux observés dans le sang de cordon, ces facteurs ont peu d’impact sur les pDC lorsque utilisés individuellement. Toutefois lorsque utilisés en combinaison, ils diminuent la production d’IFN-α. Nous avons aussi démontré que la PG, l’IL-10 et le TGF-β n’induisent pas l’expression des micro-ARN 146a et 155 par les pDC. Finalement nous démontrons que les niveaux de ces molécules sont plus élevés dans le sang de cordon que dans le sang d’adulte. Nos résultats révèlent le rôle important des facteurs immuno-régulateurs sécrétés par le placenta sur la fonction des pDC et en conséquence, sur la réponse immunitaire fœtale et néonatale.
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Malgré plusieurs chimiothérapies suivies d’une transplantation et d’une immunothérapie, 40% des patients avec un neuroblastome (NB) à haut risque subissent une progression de la maladie ou une rechute. L’échec de ces traitements est attribué à la présence de cellules initiatrices de tumeur (TIC) qui expriment le marqueur CD133 et qui sont souvent résistantes aux agents chimiothérapeutiques. Les cellules Natural Killer (NK), qui possèdent un effet anti-tumoral, peuvent être utilisées dans le cadre du développement de nouvelles approches immuno-thérapeutiques. Nous posons l’hypothèse que les cellules NK activées éliminent efficacement les TIC et contribuent à la réduction des risques de rechute. De plus, il est possible d’augmenter l’effet anti-tumoral des cellules NK contre le NB. L’activité cytotoxique des cellules NK est augmentée par des cellules dendritiques plasmacytoïdes (pDC) activées. A la suite de la stimulation de leurs récepteurs Toll-like les pDC produisent de grandes quantités d'interféron-alpha (IFN-α). Nous avons étudié les propriétés lytiques des cellules NK contre des lignées cellulaires de NB à la suite de leur activation par l’IFN-α ou des pDC activées. Nos résultats révèlent une augmentation de l’activité cytolytique des cellules NK contre ces lignées en réponse à une stimulation par les pDC activées. De plus, les cellules de NB CD133+ ou celles résistantes à l’immunothérapie dirigée contre le GD2 sont sensibles à la lyse médiée par les cellules NK stimulées par les pDC. Nous avons examiné les mécanismes cellulaires impliqués dans la lyse des cellules de NB. Nous montrons que cette cytotoxicité est médiée en partie par TRAIL induisant l'apoptose et en partie par la libération des granules cytotoxiques. Ainsi, ces résultats permettent de proposer une nouvelle approche immuno-thérapeutique complémentaire au traitement par l’anticorps anti-GD2 pour les patients atteints de NB à haut risque.
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The performance of an adaptive filter may be studied through the behaviour of the optimal and adaptive coefficients in a given environment. This thesis investigates the performance of finite impulse response adaptive lattice filters for two classes of input signals: (a) frequency modulated signals with polynomial phases of order p in complex Gaussian white noise (as nonstationary signals), and (b) the impulsive autoregressive processes with alpha-stable distributions (as non-Gaussian signals). Initially, an overview is given for linear prediction and adaptive filtering. The convergence and tracking properties of the stochastic gradient algorithms are discussed for stationary and nonstationary input signals. It is explained that the stochastic gradient lattice algorithm has many advantages over the least-mean square algorithm. Some of these advantages are having a modular structure, easy-guaranteed stability, less sensitivity to the eigenvalue spread of the input autocorrelation matrix, and easy quantization of filter coefficients (normally called reflection coefficients). We then characterize the performance of the stochastic gradient lattice algorithm for the frequency modulated signals through the optimal and adaptive lattice reflection coefficients. This is a difficult task due to the nonlinear dependence of the adaptive reflection coefficients on the preceding stages and the input signal. To ease the derivations, we assume that reflection coefficients of each stage are independent of the inputs to that stage. Then the optimal lattice filter is derived for the frequency modulated signals. This is performed by computing the optimal values of residual errors, reflection coefficients, and recovery errors. Next, we show the tracking behaviour of adaptive reflection coefficients for frequency modulated signals. This is carried out by computing the tracking model of these coefficients for the stochastic gradient lattice algorithm in average. The second-order convergence of the adaptive coefficients is investigated by modeling the theoretical asymptotic variance of the gradient noise at each stage. The accuracy of the analytical results is verified by computer simulations. Using the previous analytical results, we show a new property, the polynomial order reducing property of adaptive lattice filters. This property may be used to reduce the order of the polynomial phase of input frequency modulated signals. Considering two examples, we show how this property may be used in processing frequency modulated signals. In the first example, a detection procedure in carried out on a frequency modulated signal with a second-order polynomial phase in complex Gaussian white noise. We showed that using this technique a better probability of detection is obtained for the reduced-order phase signals compared to that of the traditional energy detector. Also, it is empirically shown that the distribution of the gradient noise in the first adaptive reflection coefficients approximates the Gaussian law. In the second example, the instantaneous frequency of the same observed signal is estimated. We show that by using this technique a lower mean square error is achieved for the estimated frequencies at high signal-to-noise ratios in comparison to that of the adaptive line enhancer. The performance of adaptive lattice filters is then investigated for the second type of input signals, i.e., impulsive autoregressive processes with alpha-stable distributions . The concept of alpha-stable distributions is first introduced. We discuss that the stochastic gradient algorithm which performs desirable results for finite variance input signals (like frequency modulated signals in noise) does not perform a fast convergence for infinite variance stable processes (due to using the minimum mean-square error criterion). To deal with such problems, the concept of minimum dispersion criterion, fractional lower order moments, and recently-developed algorithms for stable processes are introduced. We then study the possibility of using the lattice structure for impulsive stable processes. Accordingly, two new algorithms including the least-mean P-norm lattice algorithm and its normalized version are proposed for lattice filters based on the fractional lower order moments. Simulation results show that using the proposed algorithms, faster convergence speeds are achieved for parameters estimation of autoregressive stable processes with low to moderate degrees of impulsiveness in comparison to many other algorithms. Also, we discuss the effect of impulsiveness of stable processes on generating some misalignment between the estimated parameters and the true values. Due to the infinite variance of stable processes, the performance of the proposed algorithms is only investigated using extensive computer simulations.
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Alcohol use disorders (AUDs) impact millions of individuals and there remain few effective treatment strategies. Despite evidence that neuronal nicotinic acetylcholine receptors (nAChRs) have a role in AUDs, it has not been established which subtypes of the nAChR are involved. Recent human genetic association studies have implicated the gene cluster CHRNA3-CHRNA5-CHRNB4 encoding the α3, α5, and β4 subunits of the nAChR in susceptibility to develop nicotine and alcohol dependence; however, their role in ethanol-mediated behaviors is unknown due to the lack of suitable and selective research tools. To determine the role of the α3, and β4 subunits of the nAChR in ethanol self-administration, we developed and characterized high-affinity partial agonists at α3β4 nAChRs, CP-601932, and PF-4575180. Both CP-601932 and PF-4575180 selectively decrease ethanol but not sucrose consumption and operant self-administration following long-term exposure. We show that the functional potencies of CP-601932 and PF-4575180 at α3β4 nAChRs correlate with their unbound rat brain concentrations, suggesting that the effects on ethanol self-administration are mediated via interaction with α3β4 nAChRs. Also varenicline, an approved smoking cessation aid previously shown to decrease ethanol consumption and seeking in rats and mice, reduces ethanol intake at unbound brain concentrations that allow functional interactions with α3β4 nAChRs. Furthermore, the selective α4β2(*) nAChR antagonist, DHβE, did not reduce ethanol intake. Together, these data provide further support for the human genetic association studies, implicating CHRNA3 and CHRNB4 genes in ethanol-mediated behaviors. CP-601932 has been shown to be safe in humans and may represent a potential novel treatment for AUDs.