Transmitted Drug Resistance in the CFAR Network of Integrated Clinical Systems Cohort: Prevalence and Effects on Pre-Therapy CD4 and Viral Load
Notice bibliographique
Résumé
Human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) genomes often carry one or more mutations associated with drug resistance upon transmission into a therapy-naïve individual. We assessed the prevalence and clinical significance of transmitted drug resistance (TDR) in chronically-infected therapy-naïve patients enrolled in a multi-center cohort in North America. Pre-therapy clinical significance was quantified by plasma viral load (pVL) and CD4+ cell count (CD4) at baseline. Naïve bulk sequences of HIV-1 protease and reverse transcriptase (RT) were screened for resistance mutations as defined by the World Health Organization surveillance list. The overall prevalence of TDR was 14.2%. We used a Bayesian network to identify co-transmission of TDR mutations in clusters associated with specific drugs or drug classes. Aggregate effects of mutations by drug class were estimated by fitting linear models of pVL and CD4 on weighted sums over TDR mutations according to the Stanford HIV Database algorithm. Transmitted resistance to both classes of reverse transcriptase inhibitors was significantly associated with lower CD4, but had opposing effects on pVL. In contrast, position-specific analyses of TDR mutations revealed substantial effects on CD4 and pVL at several residue positions that were being masked in the aggregate analyses, and significant interaction effects as well. Residue positions in RT with predominant effects on CD4 or pVL (D67 and M184) were re-evaluated in causal models using an inverse probability-weighting scheme to address the problem of confounding by other mutations and demographic or risk factors. We found that causal effect estimates of mutations M184V/I (-1.7 log₁₀pVL) and D67N/G (-2.1[³√CD4] and 0.4 log₁₀pVL) were compensated by K103N/S and K219Q/E/N/R. As TDR becomes an increasing dilemma in this modern era of highly-active antiretroviral therapy, these results have immediate significance for the clinical management of HIV-1 infections and our understanding of the ongoing adaptation of HIV-1 to human populations.
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».