L'analyse à grande échelle de la protéase principale du virus SRAS-CoV-2 révèle la présence marginale de mutants du variant Omicron du SRAS-CoV-2 résistants au nirmatrelvir en Ontario, au Canada, de décembre 2021 à septembre 2023
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : En réponse à la pandémie de COVID-19, un nouvel antiviral oral appelé nirmatrelvirritonavir (Paxlovid MC ) a été autorisé au Canada en janvier 2022.Des études in vitro ont signalé des mutations dans la protéine M pro qui peuvent être associées au développement de la résistance au nirmatrelvir.Objectifs : Étudier la prévalence, la pertinence et les modèles temporels des mutations de M pro chez les lignées d'Omicron du SRAS-CoV-2 en Ontario, au Canada.Méthodes : Au total, 93 082 séquences de gènes M pro de décembre 2021 à septembre 2023 ont été analysées.Les mutations in vitro de M pro ont été comparées à notre base de données à l'aide de pipelines de données internes pour déterminer la résistance au nirmatrelvir.Une régression binomiale négative a été réalisée pour analyser les tendances temporelles des chiffres de mutation de M pro au cours de la période étudiée.Résultats : Une tendance à la baisse a été observée dans les mutations non synonymes des séquences M pro , montrant une réduction de 7,9 % (IC à 95 % : 6,5 %-9,4 %; p < 0,001) tous les 30 jours.La mutation P132H était la plus répandue (plus de 95 %) dans toutes les lignées d'Omicron.Des mutations in vitro résistantes au nirmatrelvir ont été trouvées dans 3,12 % (n = 29/929) des lignées d'Omicron avec un très faible dénombrement, allant de 1 à 19.Seules deux mutations, A7T (n = 19) et M82I (n = 9), ont montré une présence temporelle entre le BA.1.1 en 2022 et le BQ.1.2.3 en 2022, respectivement.Conclusion : Les observations suggèrent qu'en septembre 2023, aucune résistance importante ou généralisée au nirmatrelvir ne s'était développée parmi les variants Omicron du SRAS-CoV-2 en Ontario.Cette étude souligne l'importance de créer des systèmes de surveillance automatisés pour suivre l'émergence de mutations résistantes au nirmatrelvir dans le virus SRAS-CoV-2, en utilisant les données génomiques générées en temps réel.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».