Assessing the Suitability of Next-Generation Viral Outgrowth Assays to Measure Human Immunodeficiency Virus 1 Latent Reservoir Size
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evaluations of human immunodeficiency virus (HIV) curative interventions require reliable and efficient quantification of replication-competent latent reservoirs. The "classic" quantitative viral outgrowth assay (QVOA) has been regarded as the reference standard, although prohibitively resource and labor intensive. We compared 6 "next-generation" viral outgrowth assays, using polymerase chain reaction or ultrasensitive p24 to assess their suitability as scalable proxies for QVOA. METHODS: Next-generation QVOAs were compared with classic QVOA using single leukapheresis-derived samples from 5 antiretroviral therapy-suppressed HIV-infected participants and 1 HIV-uninfected control; each laboratory tested blinded batches of 3 frozen and 1 fresh sample. Markov chain Monte Carlo methods estimated extra-Poisson variation at aliquot, batch, and laboratory levels. Models also estimated the effect of testing frozen versus fresh samples. RESULTS: Next-generation QVOAs had similar estimates of variation to QVOA. Assays with ultrasensitive readout reported higher infectious units per million values than classic QVOA. Within-batch testing had 2.5-fold extra-Poisson variation (95% credible interval [CI], 2.1-3.5-fold) for next-generation assays. Between-laboratory variation increased extra-Poisson variation to 3.4-fold (95% CI, 2.6-5.4-fold). Frozen storage did not substantially alter infectious units per million values (-18%; 95% CI, -52% to 39%). CONCLUSIONS: The data offer cautious support for use of next-generation QVOAs as proxies for more laborious QVOA, while providing greater sensitivities and dynamic ranges. Measurement of latent reservoirs in eradication strategies would benefit from high throughput and scalable assays.
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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 | 0,016 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».