Large scale analysis of the SARS-CoV-2 main protease reveals marginal presence of nirmatrelvir-resistant SARS-CoV-2 Omicron mutants in Ontario, Canada, December 2021–September 2023
Notice bibliographique
Résumé
Background: In response to the COVID-19 pandemic, a new oral antiviral called nirmatrelvirritonavir (Paxlovid TM ) was authorized for use in Canada in January 2022.In vitro studies have reported mutations in M pro protein that may be associated with the development of nirmatrelvir resistance.Objectives: To survey the prevalence, relevance and temporal patterns of M pro mutations among SARS-CoV-2 Omicron lineages in Ontario, Canada.Methods: A total of 93,082 M pro gene sequences from December 2021 to September 2023 were analyzed.Reported in vitro M pro mutations were screened against our database using in-house data science pipelines to determine the nirmatrelvir resistance.Negative binomial regression was conducted to analyze the temporal trends in M pro mutation counts over the study time period.Results: A declining trend was observed in non-synonymous mutations of M pro sequences, showing a 7.9% reduction (95% CI: 6.5%-9.4%;p<0.001) every 30 days.The P132H was the most prevalent mutation (higher than 95%) in all Omicron lineages.In vitro nirmatrelvir-resistant mutations were found in 3.12% (n=29/929) Omicron lineages with very low counts, ranging from one to 19.Only two mutations, A7T (n=19) and M82I (n=9), showed temporal presence among the BA.1.1 in 2022 and the BQ.1.2.3 in 2022, respectively. Conclusion:The observations suggest that, as of September 2023, no significant or widespread resistance to nirmatrelvir has developed among SARS-CoV-2 Omicron variants in Ontario.This study highlights the importance of creating automated monitoring systems to track the emergence of nirmatrelvir-resistant mutations within the SARS-CoV-2 virus, utilizing genomic data generated in real-time.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».