Remdesivir induced viral RNA and subgenomic RNA suppression, and evolution of viral variants in SARS-CoV-2 infected patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While changes in SARS-CoV-2 viral load over time have been documented, detailed information on the impact of remdesivir and how it might alter intra-host viral evolution is limited. Sequential viral loads and deep sequencing of SARS-CoV-2 recovered from the upper respiratory tract of hospitalised children revealed that remdesivir treatment suppressed viral RNA levels in one patient but not in a second infected with an identical strain. Evidence of drug resistance to explain this difference was not found. Reduced levels of subgenomic (sg) RNA during treatment of the second patient, suggest an additional effect of remdesivir on viral replication that is independent of viral RNA levels. Haplotype reconstruction uncovered persistent SARS-CoV-2 variant genotypes in four patients. We conclude that these are likely to have arisen from within-host evolution, and not co-transmission, although superinfection cannot be excluded in one case. Sample-to-sample heterogeneity in the abundances of variant genotypes is best explained by the presence of discrete viral populations in the lung with incomplete population sampling in diagnostic swabs. Such compartmentalisation is well described in serious lung infections caused by influenza and Mycobacterium tuberculosis and has been associated with poor drug penetration, suboptimal treatment and drug resistance. Our data provide evidence that remdesivir is able to suppress SARS-CoV-2 replication in vivo but that its efficacy may be compromised by factors reducing penetration into the lung. Based on data from influenza and Mycobacterium tuberculosis lung infections we conclude that early use of remdesivir combined with other agents should now be evaluated. Summary Sentence Deep sequencing of longitudinal samples from SARS-CoV-2 infected paediatric patients identifies evidence of remdesivir-associated inhibition of viral replication in vivo and uncovers evidence of within host evolution of distinct viral genotypes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».