抗病毒治疗人群HIV耐药性及头发药物浓度检测方法研究

发布时间：2018-05-10 09:48

  本文选题：HIV联合抗病毒治疗 + 病毒抑制失败　； 参考：《中国疾病预防控制中心》2016年硕士论文

【摘要】：研究背景自2003年我国开展免费抗病毒治疗项目(NationalFreeAntiretroviralTreatment Program,NFATP)以来,已覆盖超过70%的HIV感染者,HIV感染者发病率及病死率均明显下降。但是,随着治疗时间的延长,部分HIV感染者会出现耐药突变,导致治疗失败,进而严重影响其生活质量和存活时间。随着我国接受ART治疗的HIV感染者逐年增多,HIV耐药性的问题日益突出,迫切需要寻找合适的解决方法。高效抗逆转录病毒治疗(HAART)有效降低HIV感染者发病率和死亡率的前提是严格的服药依从性,当依从性不佳时,患者体内的药物浓度不足,可能会引起HIV毒株出现耐药突变,进而导致治疗失败。因此,对于接受抗病毒治疗的感染者的服药依从性进行准确评估对预测病毒学治疗效果,监测疾病进展和死亡发生都至关重要。目前常用于对抗病毒治疗方案的服药依从性的评估方法不能提供客观的依从性结果或者仅能反映最近1-2周的服药依从性情况,相比之下,应用头发内药物浓度进行评估可以提供更客观的并且较为长期的服药依从性情况,在预测病毒抑制结果中更有意义。由于目前拉米夫定(3TC)已经包括在推荐使用的国家免费的一线和二线治疗方案中,成为国内免费抗病毒治疗中广范使用的药物之一,因此通过评估3TC服药情况可以客观了解目前接受治疗的患者的服药情况。研究目的1、了解目前国内接受治疗的人群中HIV毒株的耐药突变特征；2、了解目前国内HIV流行较严重的省份接受抗病毒治疗的感染者的病毒抑制和耐药情况；探索影响病毒抑制失败和耐药发生的因素,进而提出提高病毒抑制率及降低耐药发生率的可行措施；3、建立头发中拉米夫定(3TC)药物浓度的检测方法；应用发药浓度这一生物学指标评估患者近一个月的服药依从性,对比发药指标与自我报告依从性指标的一致性。研究结果第一部分通过对一例特殊样本的序列分析发现,此患者对NRTIs和NNRTIs类药物均耐药,具体耐药位点为：M184V, V106M,V179E,F227FL,对拉米夫定(3TC),依非韦仑(EFV),奈韦拉平(NVP)等药物均高度耐药。近全长序列分析发现此患者体内毒株为重组毒株,由CRF01_AE,B和C亚型重组而成。重组片段来源分析表明,CRF01_AE片段主要来自于CRF01_AE亚型中的第四流行亚簇,该流行簇主要流行于北方MSM人群,插入的B亚型片段主要是欧美B亚型毒株,C亚型片段可能来源于我国1998年在吸毒人群中分离到的毒株片段。第二部分在“十二五”国家传染病科技重大专项支持下,2013年在河南、安徽、新疆、浙江和云南五个地区共调查2779人,2014年随访到2509人,随访率为90.3%;男性调查对象占60.3%,70.9%为汉族,53.6%文化程度为初中及以下,农民占57.4%,传播途径以血液传播为主。2013年调查时,病毒抑制失败率为14.4%(有399例病毒载量高于1000拷贝/m1),2014年随访时,病毒抑制失败率为10.5%(有264例病毒病毒载量高于1000拷贝/m1)。多因素logistic回归模型显示：年龄≥40岁；教育程度初中及以下；职业非农；治疗前CD4计数大于等于200个/mm3；最近一个月停服药物；最近一个月漏服药物；开始治疗时间在2008年以后；2014年调查时CD4计数小于200个/mm3；2014年调查时正在使用二线治疗方案,以上变量与病毒抑制失败有关。针对其中2013年调查时未出现耐药突变,并在2014年随访到的2335名患者,有59人在2014年随访时出现了耐药突变,耐药发生率为2.3/100人年。多因素生存分析模型中最终模型显示与耐药发生有关的因素有：最近一个月药物漏服(AHR=2.6；95％CI:1.3-5.4；p0-01)；最近一个月按时服药比例90％(AHR:2.2；95％CI:1.0-4.8；p=0.04)；2013年调查时CD4计数(相比0-199个/mm3,200-349个/mm3,AHR=0.6；95％Cl:0.3-1.2；p=0.17:≥350个/mm3,AHR=0.3；95％CI:0.1-0.5；p0.01)；2013年调查时病毒载量1000copies/ml(AHR=0.4； 95％CI:0.2-0.7；p0.01).第三部分针对头发中药物浓度检测研究,共纳入287名来自浙江,河南,安徽地区接受12个月以上抗病毒治疗的患者,其平均年龄44.9±10.2岁,52.6%为男性,76%为已婚,教育程度为高中及以上的招募者占19.5%,68.3%为农民。研究对象的两个主要感染途径为商业卖血和性传播,分别占70.7%和25.8%。287名研究对象的中位治疗时间为87.4±39.2个月。287名患者中有79人(27.5%)病毒抑制失败,其中40人(13.9%)有耐药突变。通过Wilcoxon秩和检验比较病毒抑制组,病毒抑制失败且不耐药组和耐药组的平均发药浓度,发现头发3TC浓度差异有统计学意义。在287名研究对象中,共有79人病毒抑制失败。多因素Logistic回归模型发现治疗前CD4计数和头发内3TC浓度是病毒抑制失败的影响因素,头发内3TC浓度260ng/g是导致病毒抑制失败的危险因素(AOR=11.5,p0.01)。在79名病毒抑制失败(病毒载量≥1000copies/ml)研究对象中根据ROC曲线最佳工作点选取原则确定预测耐药结果的阈值为180ng/g,相应灵敏度,特异度,阳性预测值和阴性预测值分别是70.0%,74.4%,73.7%和70.7%。在247名不耐药的人群中通过ROC曲线确定预测病毒抑制结果的阈值,最佳cut-off值为260ng/g,相应的灵敏度,特异度,阳性预测值,阴性预测值分别为76.9%,89.9%,58.8%,95.4%；在不耐药人群中,自我报告依从性的灵敏度和特异度均低于发药指标。为了进一步了解影响发药指标与病毒抑制结果关系的因素,我们对不耐药患者进行分层分析发现,采样时的CD4水平、初始治疗方案和目前治疗方案均会影响发药指标的结果。同时评估自我报告问卷依从性在判断耐药结果时的灵敏度和特异度发现,虽然3TC发药浓度灵敏度低于依从性问卷,但是特异度远远高于依从性问卷,并且约登指数更高,说明发药浓度指标更为可靠。我们使用分层分析探索头发中3TC浓度与耐药结果关系的影响因素,结果发现,在初始治疗时使用3TC的人群中头发3TC浓度指标预测耐药结果时特异度更高(87.5%vs.57.3%,p=0.03)。研究结论目前我国治疗人群中耐药情况严峻,出现复杂的多重耐药毒株。在对重点监测地区接受治疗的人群病毒抑制失败的影响因素分析中发现,教育程度低和使用二线药物治疗均是导致病毒抑制失败的危险因素,开始治疗前基线CD4水平越高病毒抑制失败危险性越大；其次,本研究发现目前我国耐药率仍较高,主要以非核苷类药物耐药为主,调查基线的病毒载量和CD4水平影响耐药发生的结果；最近一个月的服药依从性仍然是目前影响抗病毒治疗结果的重要因素。通过头发药物浓度检测和传统依从性问卷调查的对比,我们发现,使用头发药物浓度评估服药依从性更为可靠。本研究建立了评估患者服药依从性的新的方法,进而为我国今后抗病毒治疗的扩大开展,遏制耐药株的流行提供参考。
[Abstract]:It is important to assess the effect of anti - retroviral therapy ( HAART ) and to monitor disease progression and mortality .
2 . To understand the virus inhibition and drug resistance of those infected with antiviral therapy in the provinces with higher HIV prevalence .
To explore the factors which affect the failure of virus inhibition and the occurrence of drug resistance , and then put forward feasible measures to improve the inhibition rate of virus and reduce the incidence of drug resistance ;
3 , establishing a method for detecting the concentration of lamivudine ( 3TC ) in hair ;
In the first part of the study , there were 2779 strains isolated from drug users in Henan , Anhui , Xinjiang , Zhejiang and Yunnan . The results showed that CRF01 _ AE was mainly originated from MSM in North China .
The level of education is lower and lower ;
Non - agricultural occupation ;
CD4 counts greater than or equal to 200 / mm3 before treatment ;
The drug was stopped in the last month ;
Drug delivery for the last month ;
Start treatment time after 2008 ;
The number of CD4 counts was less than 200 / mm3 at the time of the 2014 survey ;
Two - line treatment protocols were in use in the 2014 survey , and the above variables were related to viral suppression failure . In 2013 , there were no drug - resistant mutations at the time of follow - up , and 59 out of the 2335 patients followed up in 2014 , with a drug - resistant mutation rate of 2.3 / 100 in the multi - factor survival analysis model . The final model in the multi - factor survival analysis model showed the factors related to the occurrence of drug resistance : recent months of drug leakage ( AHR = 2.6 ;
95 % CI : 1.3 - 5.4 ;
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本文编号：1868822