Résultats virologiques améliorés chez les patients blancs infectés par des sous-types VIH-non-B comparés au sous-type B

Voir le commentaire éditorial de Gatell, en pages -Les composés antirétroviraux de fond ont été principalement étudiés dans le sous-type B du virus de l’immunodéficience humaine de type VIH, mais seul ce% sous-type est responsable de ~% des infections dans le monde. L’effet du VIH-sous-type B et non-B sur le délai d’échec virologique lors de la prise d’un traitement antirétroviral combiné a été analysé. D’autres études ayant abordé cette question ont été limitées par la forte corrélation entre le sous-type et l’origine ethnique. des patients blancs de l’étude suisse de cohorte de VIH qui ont commencé des modèles de régression de cART entre et de Cox ont été exécutés; ajusté en fonction de l’âge, du sexe, de la catégorie de transmission, du premier TARV, du nombre de cellules CD initiales et des taux d’ARN du VIH; et stratifiés pour le traitement antérieur par inhibiteur de la transcriptase inverse mono / double nucléoside. Résultats Les patients infectés par le sous-type B et les sous-types non B ont été inclus dans l’étude. Les sous-types non B les plus fréquents étaient CRF_AG%, A%, C% et CRF_AE% l’incidence de l’échec virologique était plus élevée chez les patients présentant des échecs de sous-type B / années-personnes; % intervalle de confiance [IC], -] par rapport aux échecs non B / années-personnes; % CI, – Les modèles de régression de Cox ont confirmé que les patients infectés par des sous-types non B avaient un risque d’échec virologique plus faible que ceux infectés par le sous-type B risque relatif univariable [HR], [% CI, -; P & lt; ] HR multivariable, [% CI, -; P =] En particulier, les sous-types A et CRF_AG ont révélé des résultats améliorés HR multivariable, [% CI, -] et [% CI, -], respectivement. Conclusions cliniques améliorées chez les patients infectés par des sous-types non-B invalident désavantage parce que les médicaments ont été conçus principalement pour les infections de sous-type B

L’épidémie de VIH du virus de l’immunodéficience humaine est caractérisée par une grande diversité génotypique avec de multiples sous-types viraux distincts et des formes recombinantes circulantes. Dans les pays occidentaux où la plupart des antirétroviraux ont été conçus et testés initialement, le sous-type B prédomine. Le sous-type B est le sous-type le plus répandu, principalement en Afrique du Sud et en Afrique de l’Est Avec l’introduction du traitement antirétroviral combiné cART, la morbidité et la mortalité liées au VIH / SIDA ont été nettement réduites [, ], mais la susceptibilité antivirale dérivée des études avec le sous-type B pourrait ne pas s’appliquer aux infections non B Il a été suggéré que la variation génétique prétraitement de la transcriptase inverse et de la protéase du VIH entre différents sous-types pourrait affecter la réponse au traitement. là où prédominent les infections non B, dans la plupart des cas les ressources limitées, montrent des résultats prometteurs; Cependant, ces données ne peuvent pas être directement comparées avec des données provenant de milieux riches en ressources. Pour réduire les biais, il est essentiel d’effectuer des comparaisons intersubtypes dans des contextes uniques Quelques études ont été effectuées dans les pays occidentaux pour analyser l’effet du sous-type viral. réponse au traitement Cependant, toutes ces études présentaient des limites et souffraient d’un court délai de suivi, d’un petit échantillon ou d’une forte corrélation entre ethnicité et sous-type. Notre objectif était d’analyser les effets du sous-type VIH sur la réponse virale. Le SHCS offre une opportunité unique d’étudier différents sous-types dans un seul groupe ethnique, à savoir les Blancs. Ceci est avantageux car le sous-type et l’ethnicité du VIH sont fortement corrélés et l’ethnicité est potentiellement associée à la réponse au traitement et à une nature différente. L’histoire du VIH En outre, l’étude permet l’exclusion de biais potentiels dus à différents backgro génétique de l’hôte. unds

Méthodes

Population étudiée

Le SHCS est une cohorte nationale, multicentrique, clinique avec inscription continue et visites d’étude semestrielles Le SHCS a été approuvé par les comités d’éthique de toutes les institutions participantes, et un consentement éclairé écrit a été obtenu de tous les participants. Le sous-typage était basé sur les séquences de la base de données sur la pharmacorésistance SHCS qui sont stockées dans la version du système de base de données intégrée de SmartGene Le sous-typage a été effectué à l’aide du système REGA. peu concluants, nous avons répété le sous-typage en utilisant l’analyseur Star http: // wwwvgbuclacuk / starnshtml Les séquences ont été exclues si le sous-type est resté indéterminé indéterminé

Étudier le design

cART a été défini comme toute thérapie antirétrovirale comprenant des classes de médicaments ≥ Les limites de détection des tests d’ARN du VIH ont changé au cours du temps & lt; copies / mL avant, & lt; Par conséquent, nous avons effectué des analyses avec des définitions différentes pour la suppression virale et l’échec virologique. Analyse A inclus les patients ayant commencé le TARa entre janvier et décembre La définition suivante de suppression virale a été utilisée: ≥ charge virale inférieure à la limite de détection & lt; copies / mL entre les jours et après l’initiation de la TARV L’échec virologique a été défini comme des charges virales consécutives & gt; copies / mL après la suppression précédente à & lt; copies / mL avec traitement ininterrompu, charge virale & gt; copies / mL après la suppression précédente à & lt; copies / mL suivi d’un changement ou d’une interruption du traitement, ou d’une charge virale & gt; copies / ml après des jours de traitement sans suppression préalable Si les patients changeaient le régime de TARV lorsque la charge virale était supprimée, en raison de la toxicité, par exemple, la définition de l’échec virologique était adaptée et supprimée, et suppression précédente à & lt; L’analyse B comprenait un sous-ensemble de patients de l’analyse A L’analyse B était limitée aux patients naïfs de traitement qui avaient commencé le test cART entre janvier et décembre En, tous les laboratoires SHCS avaient modifié leurs tests d’ARN du VIH et obtenu une détection Les définitions de la suppression virale et de l’échec virologique ont été adaptées dans l’analyse B La suppression virale a été réalisée lorsque les niveaux d’ARN du VIH étaient & lt; copies / mL Pour la définition de l’échec virologique, les limites de la charge virale dans les définitions, et ont été modifiées comme suit: La limite inférieure était & lt; copies / mL au lieu de & lt; copies / mL, et la limite supérieure était & gt; copies / mL au lieu de & gt; copies / mL

Analyses statistiques

Les caractéristiques initiales à l’initiation de cART ont été analysées en utilisant les variables catégoriques de test exact de Fisher et les variables continues de test de rang de Wilcoxon. Les taux d’ARN de VIH basaux et les numérations de cellules CD ont été mesurés quelques jours avant l’initiation virale. régressions logistiques Les modèles multivariés ont été ajustés en fonction du sexe, de l’âge, de la catégorie de transmission, du taux initial d’ARN du VIH, du nombre de cellules CD initiales, de l’inhibiteur initial de protéase non carbo- risé [PI], de l’inhibiteur nucléosidique de la transcriptase inverse [NNRTI ], ou autre, analyse de la période calendaire A, -, -, -; analyse B, -, -, -, et traitement antérieur par inhibiteur de la transcriptase inverse mono / double nucléoside INTI thérapie seule analyse A Les variables continues ont été catégorisées si les tests de rapport de vraisemblance indiquaient des écarts significatifs par rapport à la linéarité. De plus, des modèles de régression de Cox univariable et multivariable ont été effectués et ajustés pour les mêmes facteurs de confusion potentiels décrits ci-dessus. L’hypothèse de risque proportionnel a été vérifiée avec des résidus de Schoenfeld et en utilisant des méthodes graphiques. Pour satisfaire à l’hypothèse de risque proportionnel, nous avons stratifié les modèles de Cox pour cette variable. La colinéarité a été vérifiée, et un facteur d’inflation de variance & lt; a été toléré pour les modèles de régression Toutes les analyses ont supposé l’intention de poursuivre le traitement et ne tenaient pas compte des changements de traitement après le début du TART. Le suivi du patient a été censuré lorsque le traitement a été remplacé par un régime sans TARV. L’adhésion autodéclarée a été mesurée depuis le mois de mai dans le SHCS et a été validée pour le résultat du traitement. Nous avons comparé l’adhésion autodéclarée la plus faible entre l’initiation du TARc et la censure ou l’échec virologique. les analyses ont été effectuées avec le logiciel Stata SE StataCorp Toutes les valeurs de P ont été mises de côté, et le niveau de signification a été fixé à

RÉSULTATS

Population étudiée et caractéristiques de base

Analyse Un début de TART, – inclus des patients% avec des infections de sous-type B et% avec des sous-types non-B Tableau Les sous-types non-B les plus communs étaient CRF_AG%, A%, C%, CRF_AE% et autres% les autres sous-types avaient un sous-type F%; n =, sous-type G%; n =, ou sous-type D%; n = infection Le nombre de cellules CD au départ avait tendance à être plus faible chez les patients avec une infection médiane de sous-type B, cellules / μL; intervalle interquartile [IQR], – que chez ceux avec une médiane d’infection non-B, cellules / μL; IQR, -; P = Le log médian Le taux d’ARN du VIH au départ était similaire dans les sous-types de groupes B, copies / mL [IQR, -]; non-B, copies / mL [IQR, -] Dans l’analyse B cART début, -, des patients% avaient des infections de sous-type B et avaient des infections non B% La plupart des caractéristiques de base étaient similaires à celles de l’analyse.

Tableau Caractéristiques des patients à la combinaison Traitement antirétroviral Initiation Analyse Caractéristique Une initiation de la TARV, – par sous-type, aucun% de patients Analyse B Lancement de TARc, – par sous-type, aucun% de patients B Non-B Pa _AE _AG A C Autre Pb B Non- B Pa _AE _AG A C Autre Pb Sex & lt; & lt; & lt; Homme & lt; Age féminin, IQR médian, années – – & lt; – – – – – & lt; – – & lt; – – – – – & lt; Catégorie de transmission & lt; & lt; & lt; & lt; HET MSM IDU Autre étape CDC & lt; & lt; A B C nombre de CD, cellules / μL & lt; ≥ NA Taux d’ARN-VIH, copies / ml & lt; – ≥ NA Analyse Caractéristique Initiation cART, – par sous-type, non% de patients Analyse B Initiation cART, – par sous-type, non% de patients B Non-B Pa _AE _AG A C Autre Pb B Non-B Pa _AE _AG A C Autre Pb Sex & lt; & lt; & lt; Homme & lt; Age féminin, IQR médian, années – – & lt; – – – – – & lt; – – & lt; – – – – – & lt; Catégorie de transmission & lt; & lt; & lt; & lt; HET MSM IDU Autre étape CDC & lt; & lt; A B C nombre de CD, cellules / μL & lt; ≥ NA Taux d’ARN-VIH, copies / ml & lt; – ≥ NA Abréviations: cART, traitement antirétroviral combiné; CDC, Centres de contrôle et de prévention des maladies; HET, hétérosexuel; Le VIH, le type de virus de l’immunodéficience humaine; UDI, utilisateur de drogue par injection; IQR, intervalle interquartile; HSH, hommes ayant des rapports sexuels avec des hommes; NA, non disponibleFichier exact de comparaison comparant les infections de sous-type B et non-BbFichier exact de comparaison de tous les sous-types particuliers

Première thérapie antirétrovirale combinée

Dans l’analyse A,% et% des patients infectés par le sous-type B ou non B, respectivement, ont été prétraités avec des INTI mononucléaires et doubles. Tableau L’année médiane de l’initiation du TARc était plus précoce chez les patients infectés par le sous-type B; IQR, – que pour les infections avec des sous-types non-B; IQR, -, et les patients avec des infections de sous-type B ont reçu des IP non boostés plus fréquemment,% comparé à% pour ceux avec des infections non-B Dans l’analyse B, il n’y avait pas de différence dans les groupes. B; IQR, – et sous-types non-B; IQR, -, respectivement

Tableau Première association Analyse de la thérapie antirétrovirale Une initiation de la TARV, – par sous-type, non% de patients Analyse B initiation cART, – par sous-type, aucun% de patients Sous-type B Sous-types non B Pa Sous-type B Sous-types non B Pa analyse A / analyse B & lt; – / – – / – – / – prétraité avec des NRTI mono / doubles & lt; – Traitement inclus & lt; NNRTI PI / r PI Autre épine dorsale NRTI & lt; ETC TDF TC AZT TC DT DT IDD TC ABC TC TDF Autres INTI NNRTI EFV NVP Autres INNTI PI / r & lt; LPV ATV / r IDV / r Autre PI / r Unboosted PI & lt; NFV IDV RTV Autre analyse PI Une initiation cART, – par sous-type, non% de patients Analyse B initiation cART, – par sous-type, aucun% de patients Sous-type B Sous-types non B Pa Sous-type B Sous-types non B Pa Année d’initiation cART, analyse A / analyse B & lt; – / – – / – – / – prétraité avec des NRTI mono / doubles & lt; – Traitement inclus & lt; NNRTI PI / r PI Autre épine dorsale NRTI & lt; ETC TDF TC AZT TC DT DT IDD TC ABC TC TDF Autres INTI NNRTI EFV NVP Autres INNTI PI / r & lt; LPV ATV / r IDV / r Autre PI / r Unboosted PI & lt; NFV IDV RTV Autre PI Abréviations: TC, lamivudine; ABC, abacavir; ATV / r, atazanavir boosté par le ritonavir; AZT, zidovudine; cART, thérapie antirétrovirale combinée; DT, stavudine; DDI, didanosine; EFV, éfavirenz; ETC, emtricitabine; IDV, indinavir; IDV / r, IDV amplifié par le ritonavir; LPV, lopinavir; NFV, nelfinavir; INNTI, inhibiteur non nucléosidique de la transcriptase inverse; NRTI, inhibiteur nucléosidique de la transcriptase inverse; NVP, névirapine; PI, inhibiteur de protéase; PI / r, IP boosté par le ritonavir; RTV, ritonavir; Dans les deux analyses, l’association NRTI la plus fréquente était la lamivudine et la zidovudine. L’éfavirenz était l’INNTI le plus fréquent, et le lopinavir les patients PI / r les plus fréquemment traités avec des IP non stabilisés recevaient le nelfinavir ou l’indinavir le plus fréquemment. non classé dans les catégories d’analyse PI, PI / r et NNRTI A, n =; l’analyse B, n = avait souvent des combinaisons d’analyse d’IP et de NNRTI A, n = /; analyse B, n = /

Temps de suppression virale

Dans l’analyse A, de% et de patients% infectés par le sous-type B et non-B avaient une charge virale ≥ mesurée entre le jour et le jour après l’initiation de la TARV P = La suppression virale était atteinte en% et de%, respectivement P & lt; La probabilité d’obtenir une suppression virale était plus élevée chez les patients infectés par des sous-types non B dans le rapport de cotes du modèle de régression logistique univariable [OR],; % intervalle de confiance [IC], -, mais pas dans le modèle multivariable OU,; % CI, – Les résultats étaient similaires dans l’analyse B: des patients% infectés par le sous-type B et de%; P = infecté par des sous-types non B avait une charge virale mesurée, dont% de patients et% atteints de suppression virale P = Comparés aux patients infectés de sous-type B, ceux infectés avec des sous-types non B avaient une probabilité similaire de suppression virale OR univariable, [% CI, -]; OU, Lorsque les valeurs manquantes étaient considérées comme des échecs thérapeutiques, des résultats similaires ont été obtenus dans les analyses A et B Aucun sous-type non B spécifique n’avait des taux de suppression virale significativement différents par rapport aux sous-types B

Temps pour l’échec virologique

Dans l’analyse A, les patients ont contribué à des années-personnes de suivi. L’incidence de l’échec virologique était plus élevée chez les patients infectés par des échecs de sous-type B / années-personnes; % CI, – que chez ceux infectés par des échecs de sous-types non-B / années-personnes; – Les cas d’échec étaient plus faibles dans l’analyse B, mais les patients infectés par le sous-type B avaient également une incidence plus élevée d’échecs de défaillance / années-personnes; % CI, – que ceux infectés par des échecs de sous-types non-B / années-personnes; -; Les courbes de BKaplan-Meier illustrent le temps avant l’échec virologique différencié par type de traitement Figure Comme le montrent les modèles de régression de Cox, la probabilité d’échec virologique était plus faible chez les patients infectés par des non-B Sous-types comparés au sous-type B Tableau Dans l’analyse A, le rapport de risque univariable HR était% CI, -; P & lt; et le HR multivariable était% CI, -; P = L’analyse B a eu des résultats similaires Le HR univariable était% CI, -; P = et le HR multivariable, -; La régression Cox multivariable de l’analyse A a montré que les sous-types A P = et CRF_AG P = avaient des taux d’échec virologique significativement plus faibles que le sous-type B Aucune différence n’a été trouvée dans l’analyse B; cependant, la taille des échantillons était petite

Modèles de régression de la table Cox Analyse du temps écoulé jusqu’à l’analyse des défaillances virologiques Initiation cART, – Analyse B Initiation cART, – Échecs, non à risque, pas de défaillances,% HR univariable CI P Multivariablea HR% CI P Echecs, non À risque, pas d’échec ,% Univariable HR% CI P Multivariablea HR% CI P Sous-type B Référence Référence Référence Référence Non-B – & lt; – – – Âge, par année – – – – Sexe Masculin Référence Référence Référence Référence Femelle – – & lt; – – Catégorie de transmission & lt; & lt; Référence MSM Référence Référence Référence HET – – – – IDU – – – – Autre – – – – Nombre de cellules CD, cellules / μL & lt; & lt; & lt; Référence Référence Référence Référence ≥ – – – – NA – – – – Niveau d’ARN du VIH, copies / ml & lt; & lt; & lt; Référence Référence Référence Référence – – – – – ≥ – – – – NA – – – – Traitement & lt; & lt; & lt; & lt; PI Référence Référence Référence Référence PI / r – – – – INNTI – – – – Autre – – – – Année d’initiation du TARc, analyse A / analyse B & lt; & lt; & lt; & lt; – / – Référence Référence Référence Référence – / – – – – – – / – – – – – Analyse A initiation CART, – Analyse B initiation CART, – Défaillances, non à risque, pas d’échec,% Univariable HR% CI P Multivariablea HR % CI Pannes P, non à risque, pas de défaillances,% HR univariable CI P Multivariablea HR% CI P Sous-type B Référence Référence Référence Non-B – & lt; – – – Âge, par année – – – – Sexe Masculin Référence Référence Référence Référence Femelle – – & lt; – – Catégorie de transmission & lt; & lt; Référence MSM Référence Référence Référence HET – – – – IDU – – – – Autre – – – – Nombre de cellules CD, cellules / μL & lt; & lt; & lt; Référence Référence Référence Référence ≥ – – – – NA – – – – Niveau d’ARN du VIH, copies / ml & lt; & lt; & lt; Référence Référence Référence Référence – – – – – ≥ – – – – NA – – – – Traitement & lt; & lt; & lt; & lt; PI Référence Référence Référence Référence PI / r – – – – INNTI – – – – Autre – – – – Année d’initiation du TARc, analyse A / analyse B & lt; & lt; & lt; & lt; – / – Référence Référence Référence Référence – / – – – – – – / – – – – – Abréviations: cART, traitement antirétroviral combiné; CI, intervalle de confiance; HET, hétérosexuel; VIH, virus de l’immunodéficience humaine; HR, hazard ratio; UDI, utilisateur de drogue par injection; HSH, hommes ayant des rapports sexuels avec des hommes; NA, non disponible; INNTI, inhibiteur non nucléosidique de la transcriptase inverse; PI, inhibiteur de protéase; Les analyses PIa-r, boostées par le ritonavir sont ajustées pour l’âge, le sexe, la catégorie de transmission, le premier TARV et le nombre de cellules CD initiales et le niveau d’ARN du VIH L’analyse A est stratifiée en plus pour le traitement antérieur inhibiteur de la transcriptase inverse.

Figure View largeTélécharger les courbesKaplan-Meier différenciées par la première association traitement antirétroviral cART: inhibiteur de protéase non boosté PI, PI PI / r boosté par ritonavir, ou inhibiteur de la transcriptase inverse non nucléosidique INNTI montrent le délai d’échec virologique Les analyses A et B incluaient les patients ayant débuté cART in – ou -, respectivementFigure Voir grandTélécharger le slideLes courbes de Kaplan-Meier différenciées par la première association traitement antirétroviral cART: inhibiteur de protéase non boosté PI, PI PI / r potentialisé par ritonavir, ou inhibiteur non nucléosidique de la transcriptase inverse NNRTI montrent le délai d’échec virologique. et B comprenait les patients qui ont commencé le TART dans – ou -, respectivement

Les analyses multivariables sont ajustées en fonction de l’âge, du sexe, de la catégorie de transmission, de la première thérapie antirétrovirale, et des numérations cellulaires CD de base et des niveaux d’ARN du VIH. L’analyse A est en outre stratifiée pour les / double inhibiteur nucléosidique de l’inhibiteur de la transcriptase inverse Rapports de risques & lt; indiquent une meilleure réponse virologique que chez les patients infectés par le sous-type B; Les analyses de régression de Cox comparant le temps d’échec virologique entre les patients infectés par différents sous-types du VIH et les formes recombinantes circulantes Les analyses multivariées sont ajustées pour l’âge, le sexe, la catégorie de transmission, la première thérapie antirétrovirale, et le nombre de cellules CD initiales et les niveaux d’ARN du VIH L’analyse A est en outre stratifiée pour le traitement antérieur des inhibiteurs de la transcriptase inverse mono / double nucléoside Rapports de risque & lt; indiquent une meilleure réponse virologique que chez les patients infectés par le sous-type B; % d’intervalles de confiance sont indiqués Bien que l’observance du traitement soit un biais potentiel, l’adhérence autodéclarée était similaire entre les groupes Dans l’analyse A, le% sous-type B et le% non-B des patients avaient une adhérence autodéclarée documentée entre l’initiation et la date de la censure ou échec virologique Les patients infectés par le sous-type B et non B avaient une adhérence similaire:% et% n’ont jamais manqué une dose,% et% ont manqué un maximum de dose par mois, et% et% ont manqué & gt; dose par mois P = Dans l’analyse B,% sous-type B et% non-B des patients avaient une adhérence autodéclarée ≥ documentée Les résultats étaient similaires à ceux de l’analyse A D’autres facteurs potentiellement associés à une faible observance sont des taux élevés de Pour évaluer la robustesse de la constatation que les sous-types non-B ont des taux d’échec virologique plus faibles comparés au sous-type B, nous avons effectué plusieurs analyses de sensibilité. Les courbes de Kaplan-Meier indiquaient que l’effet du sous-type était faible. le plus élevé chez les patients traités avec des IP non boostés L’exclusion de ces patients de l’analyse a réduit la puissance du modèle, mais les estimations ponctuelles du modèle de régression de Cox n’ont pas été modifiées substantiellement par l’analyse A, univariable et multivariée respectivement [%] ; analyse B, HR univariable et multivariable, [% CI, -] et Dans l’analyse A, les résultats étaient similaires si nous excluions les patients traités avec des INTI mono / doubles avant l’initiation de la TAR univariable HR [% IC, -]; HR multivariable, Si les analyses A et B sont limitées aux patients dont les valeurs de cellules CD et d’ARN sont connues au départ, les HR univariées sont des IC%, – et -, respectivement RH multivariées,% CI, – et – respectivement si nous avons censuré le suivi lorsqu’une interruption du traitement a eu lieu, analyse A, HR univariable et multivariable, [% IC, -] et , respectivement; analyse B, HR univariable et multivariable, et Les fréquences des mesures de l’ARN VIH étaient comparables entre les patients infectés par le sous-type B et ceux infectés par les sous-types non B, les durées médianes étaient IQR, – et – jours Dans les analyses A et – et – jours dans l’analyse B, respectivement. Parce que les mesures d’ARN du VIH peuvent biaiser les résultats, nous avons censuré le suivi des patients si l’intervalle entre les mesures d’ARN du VIH était plus long que les jours. , HR, univariable et multivariable, [% IC, -] et ; analyse B, RH univariées et multivariées, et Le mode de transmission peut également être un problème critique Cependant, limiter l’analyse aux patients hétérosexuels n’a pas modifié l’analyse des conclusions A, HR univariable et multivariable, [% CI, – ] et [% CI, -], respectivement; En outre, ajustement des modèles pour les centres de lutte contre la maladie au stade C ou stratification des analyses pour l’année d’initiation du traitement a confirmé les données de résultats non montrées Il a été montré ailleurs que la transmission de la résistance aux antirétroviraux les niveaux diffèrent par sous-type Pour évaluer si nos résultats pourraient être dus à une résistance de base différentielle, nous avons effectué une analyse de sensibilité chez un sous-groupe de patients chez lesquels la résistance génotypique a été déterminée avant l’analyse d’initiation cART A, n = [%]; analyse B, n = [%] Le nombre de patients ayant des mutations transmises affectant le TARa initial était légèrement plus élevé dans l’analyse de groupe de sous-type B A,%; analyse B,% comparé avec non-B chaque% Rapport de risque du modèle de Cox multivariable pour l’effet de l’analyse de sous-type viral A, [% CI, -]; l’analyse B, n’a pas été substantiellement modifiée lorsque l’information sur la résistance transmise dans les modèles multivariés a été ajoutée analyse A, ; analyse B,

DISCUSSION

Nous avons montré que les patients blancs infectés par des sous-types non B avaient un taux de réussite virologique amélioré au cours de la TARV, comparativement aux patients infectés par le sous-type B. En particulier, les infections subtype A et CRF_AG étaient associées à des taux d’échec virologique plus faibles. Différences entre les sous-types Au cours de la dernière décennie, un débat s’est engagé pour savoir si les composés antirétroviraux sont moins actifs contre les infections non B, car la plupart des antirétroviraux étaient conçus pour être utilisés contre les infections du sous-type B. l’impact des différents sous-types de VIH sur la réponse au traitement dans un groupe ethnique unique, c’est-à-dire les blancs. Restreindre l’analyse à un groupe ethnique unique est avantageux et évite les biais sérieux dus à l’association de l’ethnicité et du sous-type. histoire naturelle de l’infection par le VIH et la tolérabilité et potentiellement l’efficacité De plus, les différences culturelles entre diverses ethnies pourraient influencer le résultat virologique L’homogénéité de notre cohorte par rapport aux antécédents génétiques et culturels nous a permis d’évaluer l’impact des sous-types viraux sur la réponse virologique indépendante de la variabilité ethnique. Les sujets infectés par des sous-types non B ne sont pas blancs, la question de la sensibilité au TARc chez les patients blancs infectés par des sous-types non B devient plus importante, car la prévalence des infections non B augmente dans les pays occidentaux Plusieurs études in vitro ont été menées Pour tester la sensibilité aux médicaments des sous-types non-B Globalement, la plupart des sous-types non-B présentaient des susceptibilités similaires à celles du sous-type B décrites dans Cependant, l’étude a montré que les échantillons CRF_AG étaient plus sensibles au nelfinavir et au ritonavir. La proportion de patients recevant ces IP était assez élevée, ce qui pourrait expliquer en partie nos résultats. Nos résultats diffèrent de ceux Cependant, la plupart de ces études étaient limitées soit par une petite taille d’échantillon, un temps de suivi court, des données d’adhérence manquantes, ou la corrélation de l’ethnicité et de la catégorie de transmission avec le sous-type VIH. Geretti et al ont publié la plus grande étude analysant l’effet du sous-type VIH sur la réponse cART Ils n’ont pas trouvé de différences intersubtype significatives dans la réponse thérapeutique. Cependant, en raison de la forte corrélation du sous-type VIH avec l’ethnicité et le groupe de transmission En revanche, notre étude est impartiale par ethnicité, et une analyse de sensibilité a clairement démontré que les résultats restaient robustes même lorsque notre analyse était limitée aux patients avec transmission hétérosexuelle. En outre, nous avons utilisé des critères plus restrictifs pour les échecs virologiques Geretti et al n’ont pas ignoré les échecs virologiques pendant les interruptions de traitement dans leur analyse principale, seulement analyse de sensibilité avec une puissance statistique très réduite Cependant, les deux études présentent un nombre plutôt faible d’échecs virologiques chez les patients infectés par des sous-types non-B spécifiques. Contrairement à Geretti et al, notre étude comprenait une proportion plus élevée de patients infectés par le sous-type A, CRF_AE, ou CRF_AG et moins de patients infectés par le sous-type C ou DA Bien qu’il s’agisse d’une vaste étude portant sur la réponse aux différents types de VIH dans un seul groupe ethnique, la taille des échantillons de certains sous-types non B spécifiques était faible. Dans notre étude, certaines caractéristiques de base et de traitement prédictives de la réponse au TARc, par exemple, le traitement par IP non boosté, différait entre les patients infectés par le sous-type B et ceux infectés par le sous-type B Les sous-types B, en particulier dans l’analyse A Cependant, les résultats sont restés robustes lorsque nous avons ajusté les modèles pour ces facteurs Une analyse de sensibilité a confirmé que nos résultats ne sont pas biaisés par différents niveaux de résistance des virus transmis. Cependant, nous ne pouvons exclure totalement les biais non résolus. En conclusion, les inquiétudes concernant le traitement antirétroviral pourraient être entravées par le développement et le test des antirétroviraux dans les pays riches en ressources. les prévalences élevées de sous-type B ne sont plus défendables et les craintes que les infections non B soient moins sensibles à la TARV sont injustifiées. En effet, les patients infectés par des sous-types particuliers ont des taux d’échec virologique inférieurs à ceux des infections de sous-type B

Remarques

Remerciements

Nous remercions les patients qui participent au SHCS; les médecins et les infirmières d’étude pour d’excellents soins aux patients; les laboratoires de résistance aux tests de résistance aux médicaments génotypiques de haute qualité; SmartGene, Zug, Suisse, pour le support technique; Brigitte Remy, Martin Rickenbach, MD, F Schöni-Affolter, et Yannick Vallet du centre de données SHCS à Lausanne pour la gestion des données; et Marie-Christine Francioli pour l’assistance administrativeMembres de la SHCS: M Battegay, E Bernasconi, J Böni, HC Bucher, P Bürgisser, A Calmy, S Cattacin, M Cavassini, R Dubs, M Egger, L Elzi, M Fischer, M Flepp , A Fontana, président de la SHCS P Francioli, H Furrer président du comité clinique et de laboratoire, CA Fux, M Gorgievski, H Günthard président du conseil scientifique, HH Hirsch, B Hirschel, I Hösli, C Kahlert, L Kaiser, U Karrer, C Kind, T Klimkait, B Ledergerber, G Martinetti, N Müller, D Nadal, F Paccaud, G Pantaleo, A Rauch, S Regenass, M Rickenbach chef du centre de données, C Rudin président de la mère & amp; Substudy enfant, P Schmid, D Schultze, J Schüpbach, R Speck, B M de Tejada, P Taffé, A Telenti, A Trkola, P Vernazza, R Weber, S Yerly

Aide financière

Ce travail a été soutenu dans le cadre de la SHCS par la subvention SNF du Fonds national suisse de la recherche scientifique. Les subventions SNF B- à HFG, SY et BL ont permis d’apporter un soutien supplémentaire et de subventionner les projets SHCS de HFG. SHCS Research Foundation, le septième programme-cadre de la Communauté européenne octroie une subvention FP / – dans le cadre du Réseau de collaboration pour la lutte contre le VIH et la résistance aux médicaments anti-VIH CHAIN; subvention, l’Union Bank of Switzerland, subvention de recherche à HFG au nom d’un donateur, et Tibotec, Suisse subvention de recherche sans restriction à HFG Aucun organisme de financement n’a joué un rôle dans la conception, la collecte et l’analyse des données, la décision de publier ou le manuscrit

Conflits d’intérêts potentiels

HFG a été conseiller et / ou consultant pour les sociétés suivantes: GlaxoSmithKline, Abbott, Novartis, Boehringer Ingelheim, Roche, Tibotec et Bristol-Myers Squibb et a reçu des subventions de recherche et d’éducation sans restriction de Roche, Abbott, Bristol-Myers Squibb, GlaxoSmithKline, Tibotec et Merck Sharp & amp; Dohme tout l’argent à l’institution S Y a participé à des conseils consultatifs pour Bristol-Myers Squibb et Tibotec et a reçu des subventions de voyage de GlaxoSmithKline et Merck Sharp & amp; Dohme tout l’argent à l’institution TK a servi de conseiller pour Bristol-Myers Squibb et Pfizer et a reçu des subventions de voyage d’Abbott et Pfizer V v W a été soutenu par une bourse de la Fondation Novartis anciennement Ciba-Geigy Jubilee Foundation Tous les autres auteurs ne signalent aucun conflit potentiel Les auteurs ont soumis le formulaire ICMJE pour la divulgation des conflits d’intérêts potentiels Conflits que les éditeurs jugent pertinents pour le contenu du manuscrit ont été divulgués