qAnti-HBc预测HBeAg血清学转换的机制探索：T-bet(+)B细胞的关键作用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    81802011
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    21.0万
  • 负责人：
    梁携儿
  • 依托单位：
    南方医科大学
  • 学科分类：
    H2103.肝炎病毒与感染
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

The achievement of HBeAg seroconversion and sustained immune control is a satisfactory endpoints of antiviral therapy in chronic hepatitis B. Several studies have shown that baseline level of the quantification of Anti-HBc (qAnti-HBc) was an independent predictor of HBeAg seroconversion after antiviral treatment, but the potential immunological mechanism have not been clarified. Our previous work found that the frequency of T-bet(+)B cells was positively correlated with qAnti-HBc, suggesting that T-bet(+)B cells may be involved in the immune regulation of HBeAg seroconversion. We aimed to verify the proposed scientific hypothesis by researches of clinical cohorts and in vivo and in vitro tests. Firstly, we verify the correlation between the frequency of T-bet(+) B cells and qAnti-HBc, the distribution and surface markers of T-bet(+)B cells in hepatitis B patients by flow cytometry in the clinical cohorts. Thereafter, we study the effect of T-bet on cytokine secretion and antibody productionin of B cells in vitro. Finally we establish a chronic HBV infection model in T-bet deletion of B cells mice to verify the key role of T-bet(+)B cells in virus clearance in chronic HBV infection. This study will help to provide clues to explore the immunoregulation on HBeAg seroconversion in chronic HBV infection.
实现HBeAg血清学转换和持久免疫控制，是慢性乙型肝炎抗病毒治疗的满意终点。多个研究证明基线qAnti-HBc能独立预测抗病毒治疗诱导的HBeAg血清学转换，但其免疫学机制尚未阐明。我们前期工作发现T-bet(+)B细胞频数与qAnti-HBc成正相关关系，推测T-bet(+)B细胞可能参与HBeAg血清学转换的免疫调节。本项目拟从临床研究队列，体内及体外三个层面验证我们的科学假说，首先通过临床队列运用流式细胞术验证T-bet(+)B细胞频数与qAnti-HBC的相关性及其在慢性乙肝患者的分布特点和表面标志的特征；接着通过体外实验研究T-bet对B细胞细胞因子分泌及抗体生成的影响；最后运用B细胞特异性T-bet敲除小鼠建立HBV慢性感染模型，通过体内实验证实T-bet(+)B细胞在慢性HBV感染中抗病毒的关键作用，希冀此研究为探索慢乙肝患者HBeAg血清学转换的免疫调节机制提供重要线索。

结项摘要

通过治疗实现HBeAg血清学转换和持久免疫控制，是慢性乙型肝炎抗病毒治疗满意的终点。达到该治疗终点的预测因素及免疫机制尚不明确。本项目通过临床研究队列进一步探索qAnti-HBc与抗病毒治疗应答尤其是HBeAg血清转换的关系，构建了基于qAnti-HBc水平的HBeAg血清学转换的预测模型；通过ELISA的方法检测其血清中anti-HBc定量及其亚型；然后通过肝内组化染色HBcAg，分析anti-HBc产生的免疫学机制。通过流式细胞术检测相关免疫细胞表型、活化功能和HBV特异性T细胞频数，探索anti-HBc水平与免疫细胞表型和功能的相关性。结合体外实验和和动物模型研究，验证了本项目的科学假说：qAnti-HBc水平可用于预测抗病毒治疗应答并与持久免疫控制有关，anti-HBc水平反映了机体针对HBcAg特异性B细胞和CD8+ T细胞的免疫激活，anti-HBc也可以直接介导抗HBV免疫反应，从而控制HBV感染。

项目成果

期刊论文数量（3）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Factors associated with the biphasic kinetics of serum HBV RNA in patients with HBeAg-positive chronic hepatitis B treated with nucles(t)ide analogues
核（酸）类似物治疗 HBeAg 阳性慢性乙型肝炎患者血清 HBV RNA 双相动力学的相关因素
  • DOI：
    10.1111/apt.15890
  • 发表时间：
    2020-07-01
  • 期刊：
    ALIMENTARY PHARMACOLOGY & THERAPEUTICS
  • 影响因子：
    7.6
  • 作者：
    Liu, Shi;Liu, Zhihong;Sun, Jian
  • 通讯作者：
    Sun, Jian
Development and validation of a model for hepatitis B e antigen seroconversion in entecavir-treated patients with chronic hepatitis B
恩替卡韦治疗的慢性乙型肝炎患者乙型肝炎 e 抗原血清转化模型的开发和验证
  • DOI：
    10.1002/jmv.25628
  • 发表时间：
    2019-11-21
  • 期刊：
    JOURNAL OF MEDICAL VIROLOGY
  • 影响因子：
    12.7
  • 作者：
    Shen, Sheng;Wong, Grace L. H.;Chan, Henry L. Y.
  • 通讯作者：
    Chan, Henry L. Y.

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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