Drug Resistance Assessed in a Phase 3 Clinical Trial of Maribavir Therapy for Refractory or Resistant Cytomegalovirus Infection in Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This drug resistance analysis of a randomized trial includes 234 patients receiving maribavir and 116 receiving investigator-assigned standard therapy (IAT), where 56% and 24%, respectively, cleared cytomegalovirus DNA at week 8 (treatment responders). METHODS: Baseline and posttreatment plasma samples were tested for mutations conferring drug resistance in viral genes UL97, UL54, and UL27. RESULTS: At baseline, genotypic testing revealed resistance to ganciclovir, foscarnet, or cidofovir in 56% of patients receiving maribavir and 68% receiving IAT, including 9 newly phenotyped mutations. Among them, 63% (maribavir) and 21% (IAT) were treatment responders. Detected baseline maribavir resistance mutations were UL27 L193F (n = 1) and UL97 F342Y (n = 3). Posttreatment, emergent maribavir resistance mutations were detected in 60 (26%) of those randomized to maribavir, including 49 (48%) of 103 nonresponders and 25 (86%) of the 29 nonresponders where viral DNA initially cleared then rebounded while on maribavir. The most common maribavir resistance mutations were UL97 T409M (n = 34), H411Y (n = 26), and C480F (n = 21), first detected 26 to 130 (median 56) days after starting maribavir. CONCLUSIONS: Baseline maribavir resistance was rare. Drug resistance to standard cytomegalovirus antivirals did not preclude treatment response to maribavir. Rebound in plasma cytomegalovirus DNA while on maribavir strongly suggests emerging drug resistance. CLINICAL TRIALS REGISTRATION: NCT02931539.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».