Transmission Dynamics of HIV-1 CRF01_AE in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Conference poster #47 presented at the 31st International Dynamics & Evolution of Human Viruses Conference (formerly International Workshop on HIV Dynamics & Evolution), Squamish, British Columbia, Canada, 19–22 June 2024. Background. Indonesia has the largest HIV burden in Southeast Asia outside the highest-prevalence countries; CRF01_AE accounts for the majority of circulating HIV-1 strains. The genetic relationships andtransmission patterns within and between Indonesian regions and key populations remain incompletely characterised because <0.5% of total diagnosed cases have publicly deposited sequences. Methods. Selected participants enrolled in the INA-PROACTIVE observational longitudinal cohort (NCT03663920; INA-RESPOND; 4,329 outpatients enrolled across 19 Indonesian hospitals, January 2018 – June 2020). Inclusion: 72 individuals with virologic failure on first-line antiretroviral therapy and 27 newly diagnosed individuals. Near full-length genomic Sanger sequencing of the HIV-1 pol region (protease 1–99, reverse transcriptase 1–560, integrase 1–288) was performed on plasma-derived virus. Subtype assignment used REGA HIV-1 Subtyping Tool v3.0 with recombination junctions confirmed by jpHMM. Time-scaled phylogenetic reconstruction was performed in BEAST2 using a selected genomic region (HXB2 2253–3295, 1,043 bp) with 77 Indonesian CRF01_AE sequences and 278 curated regional reference sequences (LANL HIV Database). Drug-resistance-associated mutations were inferred from the Stanford HIV Drug Resistance Database. Findings. (1) Multiple CRF01_AE introductions to Indonesia occurred in the 1980s, but most current sequences (49/77) descended from a single founder node dated to the late 1980s; a small number sharerecent common ancestors with sequences from regional countries. (2) Two transmission clusters were identified in Sumatra (Batam–Medan and Banda Aceh–Medan). (3) HIV from vertical-transmission cases shared recent common ancestors with sequences from heterosexual and men-who-have-sex-with-men (MSM) transmissionroutes across distant geographic locations, consistent with bridging across key populations and regions. (4) Resistance mutations in virologic failures: M184V/I 84.5%, K219Q/E and D67N 20.7%, K65R 19%, Y181C/I 41.4%, K103N 27.6%, G190A/S 29.3%. Paediatric participants showed substantially higher proportions of thymidine-analogue mutations (TAMs; 38.5%) than adults (2.2%), consistent with prolonged AZT exposure under paediatric national ART guidelines. Conclusion. Most circulating Indonesian CRF01_AE descend from a single late-1980s founder and are transmitted across heterogeneous risk groups and geographic regions, including vertical transmissionand recent infections. Drug-resistance patterns reflect the agents prescribed in first-line therapy and the paediatric treatment-history archetype. Public-health intervention should target the general population and emphasise antiretroviral adherence support. Funded in whole or in part by Ministry of Health, Republic of Indonesia; and Federal funds from the National Institute of Allergy and Infectious Diseases, National Institutes of Health, under contract HHSN261201500003I (IDIQ) and Task Order HHSN26100060.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».