Notice bibliographique
Résumé
Darunavir is a second-generation protease inhibitor designed to have antiviral efficacy against HIV-1 isolates harboring multiple resistance mutations to protease inhibitors. Pivotal trials conducted in treatment-experienced HIV-infected individuals have demonstrated significantly greater virological suppression when darunavir was added to an optimized background treatment compared with a control protease inhibitor. This virological suppression was associated with an increase in CD4 counts and was sustained over time. Darunavir resistance-associated mutations have been defined as V11I, V32I, L33F, I47V, I50V, I54L/M, G73S, L76V, I84V, and L89V. In clinical trials, baseline darunavir susceptibility was a strong predictor of virological response. Prior use of fosamprenavir was associated with darunavir resistance mutations. Darunavir has a high genetic barrier and has a distinct resistance profile. Although some cross-resistance exists with other second-generation protease inhibitors such as tipranavir, different resistance mutation patterns have been observed upon failure to these regimens. It was found that mutations at 47V, 54M, 85V, and 73T were most prevalent in isolates resistant to both PIs. Mutations 48V, 50V, and 54L were associated with resistance to darunavir but not to tipranavir. 82S and 82T were associated with resistance to tipranavir but not to darunavir. Therefore, darunavir provides potent virological efficacy as well as high genetic barrier that can be useful to preserve treatment options in HIV-infected, treatment-experienced individuals.
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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 | 0,001 | 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 ».