Rare mutations at codon 103 of HIV-1 reverse transcriptase can confer resistance to non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The K103N mutation in HIV-1 reverse transcriptase (RT) confers high-level resistance to current non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors (NNRTI). The prevalence and resistance profile of HIV-1 with other substitutions at RT codon 103 is less well documented. METHODS: K103 substitutions among over 70,000 clinical samples submitted for routine antiretroviral resistance testing at two independent centres were examined. Phenotypic resistance profiles of isolates harboring rare K103 variants in the absence of known NNRTI-associated resistance mutations were retrieved from Virco's correlative genotype/phenotype database. Genotyped samples with known treatment histories were retrieved from the British Columbia Centre for Excellence in HIV/AIDS database. Site-directed mutants containing K103 variants were constructed and phenotyped. RESULTS: K103N, R and S were observed in 29, 1.8, and 0.9% of Virco isolates and in 16, 1.5 and 0.4% of British Columbia isolates. K103T/Q/H substitutions were observed only rarely (<0.2%). The prevalence of unusual codon 103 substitutions remained stable over 5 years, except K103S, which increased over fourfold in both datasets. K103R/Q-containing clinical isolates remained phenotypically susceptible to NNRTI, whereas K103S/T/H-containing isolates showed over 10-fold decreased NNRTI susceptibility. Among patients with a known treatment history, K103S/T/H were observed primarily in individuals failing NNRTI-containing regimens. Site-directed mutants confirmed decreased susceptibility to NNRTI in K103S/T/H-containing recombinants. CONCLUSION: Variants at HIV RT codon 103 other than K103N are observed relatively rarely in clinical isolates, but K103 S, T and H confer decreased susceptibility to NNRTI. These data are relevant for interpretive genotype algorithms and in the design of assays specific to RT codon 103 mutations.
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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) | 0,001 | 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 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 ».