L'analyse à grande échelle de la protéase principale du virus SRAS-CoV-2 révèle la présence marginale de mutants du variant Omicron du SRAS-CoV-2 résistants au nirmatrelvir en Ontario, au Canada, de décembre 2021 à septembre 2023
Bibliographic record
Abstract
Contexte : En réponse à la pandémie de COVID-19, un nouvel antiviral oral appelé nirmatrelvirritonavir (Paxlovid MC ) a été autorisé au Canada en janvier 2022.Des études in vitro ont signalé des mutations dans la protéine M pro qui peuvent être associées au développement de la résistance au nirmatrelvir.Objectifs : Étudier la prévalence, la pertinence et les modèles temporels des mutations de M pro chez les lignées d'Omicron du SRAS-CoV-2 en Ontario, au Canada.Méthodes : Au total, 93 082 séquences de gènes M pro de décembre 2021 à septembre 2023 ont été analysées.Les mutations in vitro de M pro ont été comparées à notre base de données à l'aide de pipelines de données internes pour déterminer la résistance au nirmatrelvir.Une régression binomiale négative a été réalisée pour analyser les tendances temporelles des chiffres de mutation de M pro au cours de la période étudiée.Résultats : Une tendance à la baisse a été observée dans les mutations non synonymes des séquences M pro , montrant une réduction de 7,9 % (IC à 95 % : 6,5 %-9,4 %; p < 0,001) tous les 30 jours.La mutation P132H était la plus répandue (plus de 95 %) dans toutes les lignées d'Omicron.Des mutations in vitro résistantes au nirmatrelvir ont été trouvées dans 3,12 % (n = 29/929) des lignées d'Omicron avec un très faible dénombrement, allant de 1 à 19.Seules deux mutations, A7T (n = 19) et M82I (n = 9), ont montré une présence temporelle entre le BA.1.1 en 2022 et le BQ.1.2.3 en 2022, respectivement.Conclusion : Les observations suggèrent qu'en septembre 2023, aucune résistance importante ou généralisée au nirmatrelvir ne s'était développée parmi les variants Omicron du SRAS-CoV-2 en Ontario.Cette étude souligne l'importance de créer des systèmes de surveillance automatisés pour suivre l'émergence de mutations résistantes au nirmatrelvir dans le virus SRAS-CoV-2, en utilisant les données génomiques générées en temps réel.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".