Resistance and viral subtypes: how important are the differences and why do they occur?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The global HIV-1 pandemic has evolved to include 11 subtypes and 34 circulating recombinant forms. Our knowledge of HIV-1 response to antiretroviral drugs and emergent drug resistance has, however, been limited to subtype B infections circulating in Europe and North America, with little comparative information on non-B subtypes representing approximately 90% of worldwide epidemics. This review summarizes publications in the past year that highlight intersubtype differences influencing viral susceptibility to antiretroviral drugs and emergent drug resistance. RECENT FINDINGS: Cumulative findings from clinical studies suggest that antiretroviral therapy will be of benefit in the overall treatment of non-B subtype infections, and result in drug-resistance profiles comparable to those observed for subtype B infections. Nevertheless, the 10-15% sequence diversity in the Pol region contributes to intersubtype differences in response to particular nucleoside and non-nucleoside analogues, as well as protease inhibitors. Distinct signature mutations and mutational pathways are identified for specific non-B subtypes. The implications of subtype on clinical outcome and interpretative algorithms are described. SUMMARY: Understanding intersubtype differences in drug resistance is important in optimizing treatment strategies in resource-poor settings. Hopefully, this may assist in the design of prophylactic approaches to prevent HIV-1 horizontal and vertical HIV-1 transmission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».