High Prevalence of HIV Low Abundance Drug-Resistant Variants in a Treatment-Naive Population in North Rift Kenya
Notice bibliographique
Résumé
The advent of antiretroviral treatment (ART) has resulted in a dramatic reduction in AIDS-related morbidity and mortality. However, the emergence and spread of antiretroviral drug resistance (DR) threaten to negatively impact treatment regimens and compromise efforts to control the epidemic. It is recommended that surveillance of drug resistance occur in conjunction with scale-up efforts to ensure that appropriate first-line therapy is offered relative to the resistance that exists. However, standard resistance testing methods used in Sub-Saharan Africa rely on techniques that do not include low abundance DR variants (LADRVs) that have been documented to contribute to treatment failure. The use of next generation sequencing (NGS) has been shown to be more sensitive to LADRVS. We have carried out a preliminary investigation using NGS to determine the prevalence of LDRVS among a drug-naive population in North Rift Kenya. Antiretroviral-naive patients attending a care clinic in North Rift Kenya were requested to provide and with consent provided blood samples for DR analysis. DNA was extracted and amplified and nested PCR was conducted on the pol RT region using primers tagged with multiplex identifiers (MID). Resulting PCR amplicons were purified, quantified, and pyrosequenced using a GS FLX Titanium PicoTiterPlate (Roche). Valid pyrosequencing reads were aligned with HXB-2 and the frequency and distribution of nucleotide and amino acid changes were determined using an in-house Perl script. DR mutations were identified using the IAS-USA HIV DR mutation database. Sixty samples were successfully sequenced of which 26 were subtype A, 9 were subtype D, 2 were subtype C, and the remaining were recombinants. Forty-six (76.6%) had at least one drug resistance mutation, with 25 (41.6%) indicated as major and the remaining 21 (35%) indicated as minor. The most prevalent mutation was NRTI position K219Q/R (11/46, 24%) followed by NRTI M184V (5/46, 11%) and NNRTI K103N (4/46, 9%). Our use of NGS technology revealed a high prevalence of LADRVs among drug-naive populations in Kenya, a region with predominantly non-B subtypes. The impact of these mutations on the clinical outcome of ART can be ascertained only through long-term follow-up.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».