Chemokine (C-C Motif) Receptor 5 −2459 Genotype in Patients Receiving Highly Active Antiretroviral Therapy: Race-Specific Influence on Virologic Success
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In patients receiving highly active antiretroviral therapy (HAART), antiretroviral drug-metabolizing enzyme and transporter gene polymorphisms, as well as chemokine receptor gene polymorphisms, may influence response to treatment. METHODS: In a North American, treated, adherent human immunodeficiency virus (HIV)-positive cohort (self-identified whites, n = 175; blacks, n = 218), we investigated whether CYP2B6 (516G>T, 983T>C), UGT2B7 (IVS1+985A>G, 802C>T), MDR1 3435C>T, chemokine (C-C motif) receptor 2 (CCR2) 190G>A, and CCR5 (-2459G>A, Δ32) polymorphisms influenced the time to achieve virologic success (TVLS). RESULTS: No difference in TVLS was observed between races. In Kaplan-Meier analyses, only 516G>T (log-rank P = .045 for comparison of GG, GT, and TT and P = .02 GG + GT vs TT) and -2459G>A (log-rank P = .04 for GG, GA, and AA and P = .02 for GG + GA vs AA) genotypes were significantly associated with TVLS in black patients but not in white patients. However, in the Cox proportional hazards model that included age, sex, baseline CD4(+) T cell count, and baseline viral load, no significant association was observed between 516G>T and TVLS, whereas the association between -2459G>A and TVLS remained significant even after including CCR2 190G>A as well as all the drug-metabolizing enzyme and transporter genotypes. CONCLUSIONS: These findings suggest that CCR5 -2459G>A genotype had a strong, race-specific influence on TVLS in this cohort. Understanding the possible mechanisms underlying this influence requires further studies.
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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 ».