Novel Dolutegravir and Lenacapavir Resistance Patterns in Human Immunodeficiency Virus Type 2 Infection: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Background: The treatment management of human immunodeficiency virus (HIV)-2 infection presents greater challenges compared to HIV-1 infection, primarily because of inherent resistance against non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors. Integrase strand transfer inhibitors, particularly dolutegravir, have improved treatment outcomes for people with HIV-2. Lenacapavir, a novel and potent antiretroviral capsid inhibitor, offers additional therapeutic options. However, limited knowledge exists regarding HIV-2 resistance against dolutegravir and lenacapavir. Methods: structural modeling were performed. Results: Lenacapavir was added to a failing regimen of boosted darunavir, twice daily dolutegravir, and 2 nucleoside reverse transcriptase inhibitors. Initially, this addition led to a decline in the viral load and increase in CD4+ T-cell count, despite the identification of a previously unreported combination of integrase resistance mutations. However, virological suppression was not achieved and viral load, although reduced, resumed increasing. This rebound was associated with the development of an N73D capsid substitution in HIV-2, which conferred resistance against lenacapavir. Based on cell-based assays predicting hypersusceptibility to bictegravir, the regimen was adjusted to oral lenacapavir plus bictegravir/emtricitabine/tenofovir alafenamide, resulting in a resumption in viral load decline. Conclusions: Although lenacapavir demonstrated therapeutic potential, our case underscores the critical need to combine it with other fully active antiretroviral agents to prevent the rapid emergence of resistance and achieve long-term virological control in treatment-experienced individuals with HIV-2.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».