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Enregistrement W4407592273 · doi:10.1186/s12981-025-00713-z

Drug transporter mRNA expression and genital inflammation in South African women on oral pre-exposure prophylaxis (PrEP)

2025· article· en· W4407592273 sur OpenAlexaff
Nomusa M. Zondo, Parveen Sobia, Aida Sivro, Sinaye Ngcapu, Sharana Mahomed, Leila E. Mansoor, Kwabena Asare, Lara Lewis, Veron Ramsuran, Derseree Archary

Notice bibliographique

RevueAIDS Research and Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesEuropean and Developing Countries Clinical Trials PartnershipFogarty International CenterInyuvesi Yakwazulu-NataliDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaSouth African Medical Research CouncilAfrican Academy of SciencesFonds National de la Recherche LuxembourgPoliomyelitis Research FoundationMedical Research CouncilNational Research FoundationUnited States Agency for International DevelopmentFHI 360Government of the United Kingdom
Mots-clésMedicineDrugPre-exposure prophylaxisInflammationTransporterPharmacologyTraditional medicinePhysiologyInternal medicineImmunologyGeneHuman immunodeficiency virus (HIV)GeneticsMen who have sex with menBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally HIV remains a major public health problem. In sub-Saharan Africa most new HIV infections occur in adolescent girls and young women. Previously tested antiretroviral drugs as different pre-exposure prophylaxis (PrEP) formulations have shown inconsistent levels of protection against HIV in African women. Besides adherence, biological factors such as drug transporter proteins are increasingly recognized as key modulators of PrEP levels. Drug transporter mRNA expression levels has been significantly correlated to altered PrEP levels in-vitro in different tissues, with inflammation identified as a further modifier of drug transporters mRNA expression and thus PrEP levels. We therefore, aimed to determine possible concordance between drug transporter mRNA expression in the female genital tract (FGT) and blood of N = 45 South African women taking oral PrEP-Truvada® [TDF/FTC)] over 6 months for HIV prevention. Additionally, we determined associations between drug transporter mRNA expression, genital inflammation, and blood-tenofovir diphosphate (TFV-DP). mRNA-expression of four efflux P-gp; MATE-1; MRP-2; MRP-4 and two influx OAT-1 and OAT-3 drug transporters were determined by qRT-PCR. Multiplexed technology was used to measure 27 cytokines to define genital inflammation. Significant positive correlations of mRNA expression for P-gp, MATE-1, MRP-2, and MRP-4 were observed between the FGT and blood at 3- and 6-months post-PrEP initiation (p < 0.05). For OAT-1 however, significant positive correlations were observed pre- and post-PrEP exposure (p < 0.05). Linear-mixed models showed moderate associations between FGT cytokines and drug transporter mRNA expression, with a direct relationship observed between MIP-1β concentration and MATE-1 mRNA expression. Similarly, PLS-DA showed that in women with genital inflammation, consistently higher mRNA expression of MATE-1 was observed compared to women without genital inflammation. No significant associations were observed between drug transporter mRNA expression and blood TFV-DP. Our results suggest that drug transporters may be similarly expressed in the FGT and blood. Furthermore, genital inflammation may modify PrEP levels by altering drug transporter mRNA expression. Collectively, our data may be used to better understand biological factors that may affect PrEP efficacy in African women who remain vulnerable to HIV.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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