Genotypic Analysis of the V3 Region of HIV from Virologic Nonresponders to Maraviroc-Containing Regimens Reveals Distinct Patterns of Failure
Notice bibliographique
Résumé
Changes in HIV tropism from R5 to non-R5 or development of drug resistance is often associated with virologic failure in patients treated with maraviroc, a CCR5 antagonist. We sought to examine changes in HIV envelope sequences and inferred tropism in patients who did not respond to maraviroc-based regimens. We selected 181 patients who experienced early virologic failure on maraviroc-containing therapy in the MOTIVATE trials. All patients had R5 HIV by the original Trofile assay before entry. We used population-based sequencing methods and the geno2pheno algorithm to examine changes in tropism and V3 sequences at the time of failure. Using deep sequencing, we assessed whether V3 sequences observed at failure emerged from preexisting subpopulations. From population genotyping data at failure, 90 patients had R5 results, and 91 had non-R5 results. Of the latter group, the geno2pheno false-positive rate (FPR) value fell from a median of 20 at screening to 1.1 at failure. By deep sequencing, the median percentage of non-R5 variants in these patients rose from 1.4% to 99.5% after a median of 4 weeks on maraviroc. In 70% of cases, deep sequencing could detect a pretreatment CXCR4-using subpopulation, which emerged at failure. Overall, there were two distinct patterns of failure of maraviroc. Patients failing with R5 generally had few V3 substitutions and low non-R5 prevalence by deep sequencing. Patients with non-R5 HIV who were failing developed very-high-prevalence non-R5 HIV (median, 99%) and had very low geno2pheno values.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».