Sensitive detection of HIV-1 resistance to Zidovudine and impact on treatment outcomes in low- to middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thymidine analogs, namely AZT (Zidovudine or Retrovir™) and d4T (Stavudine or Zerit™) are antiretroviral drugs still employed in over 75% of first line combination antiretroviral therapy (cART) in Kampala, Uganda despite aversion to prescribing these drugs for cART in high income countries due in part to adverse events. For this study, we explored how the continued use of these thymidine analogs in cART could impact emergence of drug resistance and impact on future treatment success in Uganda, a low-income country. METHODS: We examined the drug resistance genotypes by Sanger sequencing of 262 HIV-infected patients failing a first line combined antiretroviral treatment containing either AZT or d4T, which represents approximately 5% of the patients at the Joint Clinical Research Center receiving a AZT or d4T containing treatment. Next generation sequencing (DEEPGEN™HIV) and multiplex oligonucleotide ligation assays (AfriPOLA) were then performed on a subset of patient samples to detect low frequency drug resistant mutations. CD4 cell counts, viral RNA loads, and treatment changes were analyzed in a cohort of treatment success and failures. RESULTS: Over 80% of patients failing first line AZT/d4T-containing cART had predicted drug resistance to 3TC (Lamivudine) and non-nucleoside RT inhibitors (NNRTIs) in the treatment regimen but only 45% had resistance AZT/d4T associated resistance mutations (TAMs). TAMs were however detected at low frequency within the patients HIV quasispecies (1-20%) in 21 of 34 individuals who were failing first-line AZT-containing cART and lacked TAMs by Sanger. Due to lack of TAMs by Sanger, AZT was typically maintained in second-line therapies and these patients had a low frequency of subsequent virologic success. CONCLUSIONS: Our findings suggest that continued use of AZT and d4T in first-line treatment in low-to-middle income countries may lead to misdiagnosis of HIV-1 drug resistance and possibly enhance a succession of second- and third-line treatment failures.
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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 | 0,000 | 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 ».