Improvement in detecting cytomegalovirus drug resistance mutations in solid organ transplant recipients with suspected resistance using next generation sequencing
Notice bibliographique
Résumé
OBJETIVES: The aim of this study was to identify CMV drug resistance mutations (DRM) in solid organ transplant (SOT) recipients with suspected resistance comparing next-generation sequencing (NGS) with Sanger sequencing and assessing risk factors and the clinical impact of resistance. METHODS: Using Sanger sequencing as the reference method, we prospectively assessed the ability of NGS to detect CMV DRM in the UL97 and UL54 genes in a nationwide observational study from September 2013 to August 2016. RESULTS: Among 44 patients recruited, 14 DRM were detected by Sanger in 12 patients (27%) and 20 DRM were detected by NGS, in 16 (36%). NGS confirmed all the DRM detected by Sanger. The additional six mutations detected by NGS were present in <20% of the sequenced population, being located in the UL97 gene and conferring high-level resistance to ganciclovir. The presence of DRM by NGS was associated with lung transplantation (p = 0.050), the administration of prophylaxis (p = 0.039), a higher mean time between transplantation and suspicion of resistance (p = 0.038) and longer antiviral treatment duration before suspicion (p = 0.024). However, the latter was the only factor independently associated with the presence of DRM by NGS in the multivariate analysis (OR 2.24, 95% CI 1.03 to 4.87). CONCLUSIONS: NGS showed a higher yield than Sanger sequencing for detecting CMV resistance mutations in SOT recipients. The presence of DRM detected by NGS was independently associated with longer antiviral treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».