Use of Cellular HIV DNA to Predict Virologic Response to Maraviroc: Performance of Population-Based and Deep Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A tropism test is required before administration of the antiretroviral drug maraviroc. However, plasma RNA testing is not possible in patients with undetectable plasma viral loads. Here we assess genotypic testing of cellular human immunodeficiency virus (HIV) DNA from peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) to predict virologic responses in treatment-experienced patients beginning maraviroc-containing regimens. METHODS: PBMC samples from 181 maraviroc recipients at study entry in MOTIVATE or A4001029 (51% R5 by original Trofile). The V3 loop was amplified in triplicate from cellular HIV DNA, and matching plasma RNA (n = 156). Sequencing was performed using standard population-based methods and next-generation deep sequencing, with tropism assessment as previously defined. RESULTS: Genotypic DNA-based tropism testing from the cellular compartment had 78%-81% sensitivity relative to RNA-based Trofile at the same time point. Cell-based genotypic tropism methods and plasma-based phenotypic and genotypic methods were predictive of virologic response. However, when classifications were discordant, the outcomes favored the plasma predictions over the DNA ones. CONCLUSIONS: Genotypic determination of HIV tropism can be performed using cell-derived viral DNA, and is a predictor of virologic success on maraviroc in therapy-experienced patients. However, the PBMC compartment appears to be a suboptimal predictor compared to plasma.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».