Virological success despite archived INSTI drug resistance mutations on INSTI-based antiretroviral regimens
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The clinical relevance of archived drug resistance mutations (DRMs) detected by HIV-1 proviral genotypic resistance testing (GRT) in virologically suppressed (VS) people with HIV (PWH) remains unclear, especially since these mutations may reside in defective proviruses. We assessed the impact of archived full-class integrase strand transfer inhibitor (INSTI) DRMs in a real-life setting. DESIGN: This was a retrospective study conducted in Paris, France, evaluating archived INSTI DRMs in VS PWH receiving INSTI-based regimens. METHODS: We included VS PWH receiving INSTI-based regimens with archived full-class INSTI DRMs. We assessed mutational load and inferred proviral defectiveness based on the presence of stop codons or G-to-A hypermutations. RESULTS: Among 883 PWH with INSTI proviral GRT since March 2022, 30 INSTI DRMs were identified in 26 VS PWH on INSTI-based regimens (69% male, median age 53). Median total HIV-1 DNA was 2.36 log 10 copies/10 6 leukocytes [interquartile range (IQR): 2.24-2.65, n = 17], and median mutational load was 1.94 log 10 copies/10 6 leukocytes (IQR: 1.34-2.39). Mutational load did not differ significantly between presumed defective and intact proviruses ( P = 0.786). DRMs were found in presumed defective proviruses in 18/26 (69%) individuals. No virologic failure occurred on INSTI-based therapy during a median follow-up of 202 days (IQR: 105-366). CONCLUSION: In this study, virological control was not compromised by archived INSTI DRMs in VS PWH on INSTI-based therapy. Prospective studies evaluating INSTI-based regimen switching despite these archived DRMs, using advanced sequencing methods to better link DRMs to proviral genome integrity, are needed to accurately assess their impact and refine clinical practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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 ».