MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4400895497 · doi:10.1101/2024.07.20.24310740

Predicting emergent Dolutegravir resistance in South Africa: A modelling study

2024· preprint· en· W4400895497 sur OpenAlexaff
Tom Loosli, Anthony Hauser, Johannes Josi, Nuri Han, Suzanne M Ingle, Ard van Sighem, Linda Wittkop, Jörg Janne Vehreschild, Francesca Ceccherini‐Silberstein, Gary Maartens, M. John Gill, Caroline Sabin, Leigh F. Johnson, Richard Lessells, Huldrych F. Günthard, Matthias Egger, Roger D. Kouyos

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensAlberta Hip and Knee ClinicUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésDolutegravirResistance (ecology)VirologyMedicineBiologyHuman immunodeficiency virus (HIV)EcologyAntiretroviral therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Background In response to the rising prevalence of non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors (NNRTIs) resistance, millions of people living with HIV (PWH) have switched to dolutegravir-based antiretroviral therapy (ART). Understanding the possible emergence of dolutegravir resistance is essential for health policy and planning. We developed a mathematical model to predict the trends of dolutegravir resistance in PWH in South Africa. Methods MARISA (Modelling Antiretroviral drug Resistance In South Africa) is a deterministic compartmental model consisting of four layers: (i) the cascade of care, (ii) disease progression, (iii) gender, and (iv) drug resistance. MARISA was calibrated to reproduce the HIV epidemic in South Africa. We assumed dolutegravir was introduced in 2020. We extended the model by including key resistance mutations observed in PWH experiencing virologic failure on dolutegravir-based ART (G118K, E138AKT, G140ACS, Q148HKNR, N155H, and R263K). Model outcomes were acquired (ADR) and transmitted drug resistance (TDR) to dolutegravir and NNRTIs stratified by duration on failing dolutegravir-based ART and under different counterfactual scenarios of switching to protease-inhibitor (PI)-based ART. Finding The model predicts that ADR will increase rapidly, from 18.5% (uncertainty range 12.5% to 25.4%) in 2023 to 46.2% (32.9% to 58.9%) in 2040. The prevalence of ADR in 2040 increased with the duration of virologic failure on dolutegravir-based ART: 18.0% (12.2% to 23.7%) for 6 months of failing ART compared to 54.8% (41.1% to 63.9%) for over 1.5 years. For TDR, the model predicts a slow but steady increase from 0.1% (0.1% to 0.2%) in 2023 to 8.8% (4.4% to 17.3%) in 2040. Transmitted NNRTI resistance will cease to increase but remain prevalent at 7.7% in 2040. Rapid resistance testing-informed switching to PI-based ART would substantially reduce both ADR and TDR. Interpretation The prevalence of dolutegravir ADR and TDR will likely increase, with the 10% threshold of TDR possibly reached by 2035, depending on monitoring and switching strategies. The increase will likely be greater in settings where resources for HIV-1 RNA monitoring and resistance testing or options for switching to alternative ART regimens are limited. Funding Swiss National Science Foundation, National Institutes of Health, UZH URPP Evolution in Action Research in context Evidence before this study Dolutegravir has demonstrated high efficacy, even in individuals with compromised backbone drugs. We searched Scopus on April 15 2024, using free text words dolutegravir and resistance. We did not identify any modelling studies attempting to predict dolutegravir resistance trends in the coming years. A recent collaborative analysis of predominantly European cohort studies involving 599 people living with HIV (PWH) who underwent genotypic resistance testing at the point of dolutegravir-based treatment failure showed that the risk of dolutegravir resistance increases significantly in the presence of Nucleoside Reverse Transcriptase Inhibitor (NRTI) resistance. This is particularly concerning in settings such as South Africa, where a high proportion of individuals already exhibit NRTI resistance. Indeed, recent surveys in South Africa already hint at rapidly increasing levels of acquired dolutegravir resistance. Added value of this study This study is the first to model the likely dynamics of dolutegravir resistance in South Africa. Covering the period 2020 to 2040, it extends a previous model of antiretroviral drug resistance evolution in South Africa to dolutegravir-based ART. The results indicate that while dolutegravir resistance is currently low, it will increase at the population level, and transmitted dolutegravir resistance may exceed 10% by around 2035, depending on the duration PWH spend on failing dolutegravir-based ART. Interventions such as switching to protease-inhibitor (PI)-based ART based on genotypic resistance tests could reduce or even curb the rise of dolutegravir resistance. Implications of all the available evidence Dolutegravir resistance may undermine the success of integrase strand transfer inhibitor (INSTI)-based ART in South Africa, where the guidelines limit drug resistance testing to PWH with repeated viral load measurements above 1,000 copies/mL and evidence of good adherence. Monitoring the evolution of dolutegravir resistance at the population level is crucial to inform future changes in guidelines on drug resistance testing and switching to PI-based ART.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxiv→Même sujetHIV/AIDS drug development and treatment→Travaux en français237 207→