ノースカロライナ州におけるMPID-NGSによる最近のHIV感染、薬剤耐性変異、および感染ネットワークのほぼリアルタイム同定

Near Real-Time Identification of Recent HIV Transmissions, Transmitted Drug Resistance Mutations, and Transmission Networks by MPID-NGS in North Carolina.

• Shuntai Zhou
• Sabrina Sizemore
• Matt Moeser
• Scott Zimmerman
• Erika Samoff
• Victoria Mobley
• Simon Frost
• Andy Cressman
• Michael Clark
• Tara Skelly
• Hemant Kelkar
• Umadevi Veluvolu
• Corbin Jones
• Joseph Eron
• Myron Cohen
• Julie A E Nelson
• Ronald Swanstrom
• Ann M Dennis

抄録

背景:

新規診断を受けた人々の最近のHIV-1感染を特定することは、HIV-1予防戦略を調整したり、その効果を評価したりする上で重要である。

BACKGROUND: The identification of recent HIV-1 infections among people with new diagnoses is important to both tailoring and assessing the impact of HIV-1 prevention strategies.

方法:

我々は、薬剤耐性変異（DRM）や系統的に連結されたクラスターの検出に加えて、HIV-1ゲノムの複数の領域にわたる宿主内ウイルス多様性を測定することで、最近の感染を同定するためのMultiplexed Primer ID-Next Gen Sequencing（MPID-NGS）アプローチを開発した。ノースカロライナ州立公衆衛生研究所が2018年に新たにHIV-1と診断された人の間でこのオールインワンプラットフォームをフィールドで実施したことをまとめています。

METHODS: We developed a Multiplexed Primer ID-Next Gen Sequencing (MPID-NGS) approach to identify recent infections by measuring the intra-host viral diversity over multiple regions of the HIV-1 genome, in addition to detecting drug resistance mutations (DRMs) and phylogenetically linked clusters. We summarize the field implementation of this all-in-one platform among persons with newly diagnosed HIV-1 by the North Carolina State Laboratory of Public Health in 2018.

結果:

全体として、268 件の新規診断のうち 94 件（35%）で最近の感染が確認された。30 歳未満の人や薬物を注射する人は最近の感染と診断される可能性が高かった。RT領域K103Nが最も多く検出されたDRM（約15％）であった。合計 28 個のクラスターが検出され，最近感染した人は慢性感染者に比べてクラスターメンバーである可能性が高かった（p = 0.026）．

RESULTS: Overall, recent infection was identified in 94 (35%) of 268 new diagnoses. People younger than 30 years old and people who inject drugs were more likely to be diagnosed as recent infection. The RT region K103N was the most commonly detected DRM (approximately 15%). We found a total of 28 clusters, and persons with recent infection were more likely to be cluster members compared to those with chronic infections (p = 0.026).

結論:

我々は、最近の感染と治療前のDRMの迅速な同定と、オンワード感染のリスクが最も高い人へのケア、治療、予防介入へのリンクの優先順位付けを可能にするクラスター分析との結合を実証している。

CONCLUSIONS: We demonstrate the rapid identification of recent infection and pre-treatment DRMs coupled with cluster analysis that will allow prioritization of linkage to care, treatment and prevention interventions to those at highest risk of onward transmission.

© The Author(s) 2020. Published by Oxford University Press for the Infectious Diseases Society of America. All rights reserved. For permissions, e-mail: journals.permissions@oup.com.