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Enregistrement W2981250909 · doi:10.1093/jac/dkz417

Integrase strand transfer inhibitor (INSTI)-resistance mutations for the surveillance of transmitted HIV-1 drug resistance

2019· article· en· W2981250909 sur OpenAlexaff
Philip L. Tzou, Soo‐Yon Rhee, Diane Descamps, Dana Clutter, Bradley Hare, Orna Mor, Maxime Grudé, Neil Parkin, Michael R. Jordan, Silvia Bertagnolio, Jonathan Schapiro, P. Richard Harrigan, Anna María Geretti, Anne‐Geneviève Marcelin, Robert W. Shafer

Notice bibliographique

RevueJournal of Antimicrobial Chemotherapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesAgence Nationale de Recherches sur le Sida et les Hépatites ViralesWorld Health Organization
Mots-clésVirologyDrug resistanceIntegraseHIV drug resistanceHuman immunodeficiency virus (HIV)MutationDrugIntegrase inhibitorMedicineBiologyMicrobiologyGeneticsPharmacologyViral loadGeneAntiretroviral therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Integrase strand transfer inhibitors (INSTIs) are expected to be widely adopted globally, requiring surveillance of resistance emergence and transmission. OBJECTIVES: We therefore sought to develop a standardized list of INSTI-resistance mutations suitable for the surveillance of transmitted INSTI resistance. METHODS: To characterize the suitability of the INSTI-resistance mutations for transmitted HIV-1 drug resistance (TDR) surveillance, we classified them according to their presence on published expert lists, conservation in INSTI-naive persons, frequency in INSTI-treated persons and contribution to reduced in vitro susceptibility. Mutation prevalences were determined using integrase sequences from 17302 INSTI-naive and 2450 INSTI-treated persons; 53.3% of the INSTI-naive sequences and 20.0% of INSTI-treated sequences were from non-B subtypes. Approximately 10% of sequences were from persons who received dolutegravir alone or a first-generation INSTI followed by dolutegravir. RESULTS: Fifty-nine previously recognized (or established) INSTI-resistance mutations were present on one or more of four published expert lists. They were classified into three main non-overlapping groups: 29 relatively common non-polymorphic mutations, occurring in five or more individuals and significantly selected by INSTI treatment; 8 polymorphic mutations; and 22 rare mutations. Among the 29 relatively common INSTI-selected mutations, 24 emerged as candidates for inclusion on a list of INSTI surveillance drug-resistance mutations: T66A/I/K, E92G/Q, G118R, F121Y, E138A/K/T, G140A/C/S, Y143C/H/R/S, S147G, Q148H/R/K, N155H, S230R and R263K. CONCLUSIONS: A set of 24 non-polymorphic INSTI-selected mutations is likely to be useful for quantifying INSTI-associated TDR. This list may require updating as more sequences become available from INSTI-experienced persons infected with HIV-1 non-subtype B viruses and/or receiving dolutegravir.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations89
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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