Intrapatient viral diversity and treatment outcome in patients with genotype 3a hepatitis C virus infection on sofosbuvir‐containing regimens
Notice bibliographique
Résumé
Treatment with the direct-acting antiviral agent (DAA) sofosbuvir (SOF), an NS5B inhibitor, and velpatasvir (VEL), an NS5A inhibitor, demonstrates viral cure rates of ≥95% in hepatitis C virus (HCV) genotypes (GT) 1-6. Here, we investigated intrapatient HCV diversity in NS5A and NS5B using Shannon entropy to examine the relationship between viral diversity and treatment outcome. At baseline, HCV diversity was lowest in patients infected with HCV GT3 as compared to the other GTs, and viral diversity was greater in NS5A than NS5B (P < .0001). Treatment outcome with SOF/VEL or the comparator regimen of SOF with ribavirin (RBV) was not correlated with baseline diversity. However, among persons treated with SOF/VEL, a decrease in diversity from baseline was observed at relapse in the majority virologic failures, consistent with a viral bottleneck event at relapse. In contrast, an increase in diversity was observed in 27% of SOF+RBV virologic failures. We investigated whether the increase in diversity was due to an increase in the transition rate, one mode of potential RBV-mediated mutagenesis; however, we found no evidence of this mechanism. Overall, we did not observe that viral diversity at baseline influenced treatment outcome, but the diversity changes observed at relapse can improve our understanding of RBV viral suppression in vivo.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».