HIV-1 Drug Resistance Mutations: Potential Applications for Point-of-Care Genotypic Resistance Testing
Notice bibliographique
Résumé
The increasing prevalence of acquired and transmitted HIV-1 drug resistance is an obstacle to successful antiretroviral therapy (ART) in the low- and middle-income countries (LMICs) hardest hit by the HIV-1 pandemic. Genotypic drug resistance testing could facilitate the choice of initial ART in areas with rising transmitted drug resistance (TDR) and enable care-providers to determine which individuals with virological failure (VF) on a first- or second-line ART regimen require a change in treatment. An inexpensive near point-of-care (POC) genotypic resistance test would be useful in settings where the resources, capacity, and infrastructure to perform standard genotypic drug resistance testing are limited. Such a test would be particularly useful in conjunction with the POC HIV-1 viral load tests that are currently being introduced in LMICs. A POC genotypic resistance test is likely to involve the use of allele-specific point mutation assays for detecting drug-resistance mutations (DRMs). This study proposes that two major nucleoside reverse transcriptase inhibitor (NRTI)-associated DRMs (M184V and K65R) and four major NNRTI-associated DRMs (K103N, Y181C, G190A, and V106M) would be the most useful for POC genotypic resistance testing in LMIC settings. One or more of these six DRMs was present in 61.2% of analyzed virus sequences from ART-naïve individuals with intermediate or high-level TDR and 98.8% of analyzed virus sequences from individuals on a first-line NRTI/NNRTI-containing regimen with intermediate or high-level acquired drug resistance. The detection of one or more of these DRMs in an ART-naïve individual or in a individual with VF on a first-line NRTI/NNRTI-containing regimen may be considered an indication for a protease inhibitor (PI)-containing regimen or closer virological monitoring based on cost-effectiveness or country policy.
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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 | 0,000 | 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 ».