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Enregistrement W2792985786 · doi:10.1177/2040206618762985

Frequent cross-resistance to rilpivirine among subtype C HIV-1 from first-line antiretroviral therapy failures in South Africa

2018· article· en· W2792985786 sur OpenAlexaff
Kerri J. Penrose, Chanson J. Brumme, Maritsa Scoulos-Hanson, Kristen A. Hamanishi, Kelley C. Gordon, Raquel Viana, Carole L. Wallis, P. Richard Harrigan, John W. Mellors, Urvi M. Parikh

Notice bibliographique

RevueAntiviral chemistry & chemotherapy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésRilpivirineEfavirenzVirologyReverse transcriptaseReverse-transcriptase inhibitorNevirapineDrug resistanceNucleoside Reverse Transcriptase InhibitorMedicineResistance mutationHuman immunodeficiency virus (HIV)Viral loadAntiretroviral therapyBiologyPolymerase chain reactionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Rilpivirine (TMC278LA) is a promising drug for pre-exposure prophylaxis of HIV-1 because of its sub-nanomolar potency and long-acting formulation; however, increasing transmission of non-nucleoside reverse transcriptase inhibitor-resistant HIV-1 with potential cross-resistance to rilpivirine could reduce its preventive efficacy. This study investigated rilpivirine cross-resistance among recombinant subtype C HIV-1 derived from 100 individuals failing on first-line non-nucleoside reverse transcriptase inhibitor-containing antiretroviral therapy in South Africa whose samples were sent for routine HIV-1 drug resistance testing to Lancet Laboratories (Johannesburg, South Africa). Methods Plasma samples were selected from individuals with HIV-1 RNA > 10,000 copies/ml and ≥1 non-nucleoside reverse transcriptase inhibitor-resistance mutation in reverse transcriptase. Recombinant HIV-1LAI-containing bulk-cloned full-length reverse transcriptase sequences from plasma were assayed for susceptibility to nevirapine (NVP), efavirenz (EFV) and rilpivirine in TZM-bl cells. Fold-change (FC) decreases in drug susceptibility were calculated against a mean IC50 from 12 subtype C HIV-1 samples from treatment-naïve individuals in South Africa. Cross-resistance was evaluated based on biological cutoffs established for rilpivirine (2.5-FC) and the effect of mutation combinations on rilpivirine phenotype. Results Of the 100 samples from individuals on failing antiretroviral therapy, 69 had 2.5- to 75-fold decreased susceptibility to rilpivirine and 11 had >75-fold resistance. Rilpivirine resistance was strongly associated with K103N especially in combination with other rilpivirine-associated mutations. Conclusion The frequently observed cross-resistance of HIV-1 suggests that the preventive efficacy of TMC278LA pre-exposure prophylaxis could be compromised by transmission of HIV-1 from individuals with failure of first-line non-nucleoside reverse transcriptase inhibitor-containing antiretroviral therapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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