Burgos MC, Llácer T, Reinosa R, Rubio-Garrido M, González A and Holguín ÁHIV-1 Molecular Epidemiology Laboratory, Microbiology Department, University Hospital Ramón y Cajal-IRYCIS and CIBEREsp-RITIP, Madrid, Spain.

IMPACTO DE LOS MARCADORES ESPECÍFICOS DE

VARIANTES DEL VIH-1 EN LA INTERPRETACIÓN DE

RESISTENCIAS GENOTÍPICAS

Estudio financiado por del Fondo de Investigación Sanitarias (FIS PI18 / 00904)PO-42GeSIDA 2019

Introducción

Durante la evolución del VIH se han fijado aminoácidos a lo largo del

genoma viral que son marcadores naturales específicos de cada variante del

VIH, y algunos de ellos están en posiciones relacionadas con la resistencia a

los antirretrovirales (R-marcadores).

GeSIDA 2019

Identificar los R-marcadores naturales en cada variante del VIHen pacientes naive y evaluar su impacto en la interpretación deresistencia a ARV mediante 2 herramientas online:

Stanford v8.4

(Stanford University)

Geno2pheno v3.4

(Max Planck Institute)

Objetivo principal

GeSIDA 2019

Se descargaron 68.653 VIH-1 pol naïvesecuencias de BD Los Álamos

Identificación de R-marcadores por variante con nuevo programa bioinformático EpiMolVIH(presentes en >75-100% de secuencias por variante)

Selección de variantes con el mayor número de R-marcadores

Análisis del impacto de los R-marcadores en susceptibilidad a 24 antirretrovirales predicha por

Stanford v8.4 and Geno2Pheno v3.4

Métodos

73

Variantes

VIH-1

Grupo O, P, N

Grupo M

16 subtipos/sub-subtipos

54 Formas circulantes recombinantes, (CRFs)

Identificados 275 cambios asociados a resistencias a ITIAN, ITINAN, IP e INI

clasificados en principales, accessorias, raras, infrecuentes y otras en IAS 2017+Stanford v8.5

GeSIDA 2019

Resultado I: Variantes del VIH-1 con > nº de R-marcadores

Proteína TAR Variantes VIH-1R-

marcadores

PR IP

Grupos O, P

5 - 9Grupo M Subtipo H

CRF14_BG

CRF50_A1D

CRF63_02A

RT

ITIAN Grupo P 1

ITINAN

Grupos N, O, P

1 - 3Grupo M Sub-subtipo A1

CRF35_AD

CRF53_01B

CRF55_01B

CRF63_02A

IN INI

Grupo O

1Grupo M Sub-subtipo A6

CRF06_cpx

CRF73_BG

GeSIDA 2019

HighLR, High resistance level

R, regular resistance level

I, intermediate resistance level

RedS, reduced susceptibility

PotLowLR, Potentially low resistance level

LowLR, Low resistance level

Resultado II: Impacto de R-marcadores en interpretación de resistencias

GeSIDA 2019

HighLR, High resistance level

R, regular resistance level

I, intermediate resistance level

RedS, reduced susceptibility

PotLowLR, Potentially low resistance level

LowLR, Low resistance level

GeSIDA 2019

Variantes

VIH-1

PROTEASAAnálisis de resistencias a IPs

Nº R-Marcadores

(>75%) afectados por Stanford afectados por Geno2Pheno

VIH

-1 Grupos

no-M

O 9LowLR: NFV, TPV/r

I: ATV, NFV. R: TPV

I: ATV, DRV, NFV. R: TPV

PotLowLR: NFV. LowLR: TPV/r I: NFV. R: TPV

P 9 PotLowLR: NFV. LowLR: TPV/r

I: ATV, NFV. R: TPV

I: ATV, DRV, APV, NFV. R:TPV

I: ATV, DRV, NFV. R: TPV

Variantes

VIH-1

RETROTRANSCRIPTASA

Análisis de resistencias a ITINANs

Nº R-Marcadores

(>75%) afectados por Stanford afectados por Geno2Pheno

VIH

-1 Grupo

no-MO 3 HighLR: EFV, NVP, RPV. I: ETR R: ETR, NVP, RPV

Análisis de resistencias a ITIANs

VIH

-1 Grupo

no-MP 1 none

I: TDF

Atazanavir (ATV), Amprenavir (APV), Darunavir (DRV), Nelfinavir (NFV), TipNevirapine (NVP), Rilpivirine (RPV), ranavir (TPV), Etravirine (ETR); I, intermediate resistance level; PotLowLR, Potentially low resistance level;

LowLR, Low resistance level; HighLR, High resistance level.

Resultado III: Impacto de R-marcadores de grupos no-M

GeSIDA 2019

Conclusiones

Es necesario actualizar las herramientas de interpretación de

resistencias usadas a nivel clínico teniendo en cuenta los

R-marcadores asociados a cada variante del VIH-1

y unificar listados

1. Primer estudio que caracteriza los R-marcadores en 73 variantes del

VIH-1 diferentes, incluyendo grupos no-M.

2. El nº de R-marcadores oscilaba entre 1 y 9 por variante del VIH-1.

3. Algunos R-Marcadores naturales asociados a ciertas variantes

afectan a la interpretación de las resistencias genotípicas (sobre

todo a IP y a ITINAN), y de manera diferencial según herramientas,

pudiendo influir en decisiones clínicas.

GeSIDA 2019

Marina Rubio

Predoctoral

Ana Valadés

Estudiante Máster

Paloma Troyano

Predoctoral

Ana Rodríguez

Predoctoral

Dra. África Holguín

Investigadora Principal

Roberto Reinosa

Colaborador Bioinformático

Carolina Beltrán

Postdoctoral

Mª Concepción Burgos

Estudiante Grado

Teresa Llácer

Colaboradora

GeSIDA 2019