2015-2020年美国献血者HIV亚型与耐药相关突变

HIV Subtypes and Drug-resistance-associated Mutations in US Blood Donors, 2015-2020

作者信息Brian Custer, Eda Altan, Leilani Montalvo, Alison Coyne, Eduard Grebe, Xutao Deng, Mars Stone, Eric Delwart, Sonia Bakkour, Benyam Hailu, Rita Reik, Debra Kessler, Susan L Stramer, Michael P Busch, Transfusion Transmissible Infections Monitoring System (TTIMS) Program, E Notari, S Stramer, R Dodd, G Conti, R Fayed, D Nelson, R Townsend, G Foster, J Haynes, E Crawford, E Huseynova, D Krysztof, D Burke, M Lanteri, V Green, S Cyrus, P Williamson, D Kessler, J Gorlin, L Milan-Benson, C DelValle, P Chien, T Brown, R Reik, C Shea, M Lopez, K Richards, T Foster, J Brodsky, M Barr, T Rains, B Custer, R Bruhn, E Grebe, M Busch, M Stone, C Di Germanio, D Hindes, Z Kaidarova, K Zurita, A Tadena, L Montalvo, A Dayana, S Hughes, M Townsend, M Bravo, J Vannoy, S Fallon, S Anderson, B Whitaker, H Yang, A Belov, A Eder, B Hailu, S Zou, J Berger, Brian Custer, Susan Stramer, Debra Kessler, Rita Reik, Phillip Williamson, Steven A Anderson, Benyam Hailu
PMID38994445
发布时间2024-06-17
DOI10.1093/ofid/ofae343

实验完整度

高

包含多中心献血者样本(905份)、RNA提取、巢式PCR、NGS测序、系统发育分析、耐药突变数据库比对;并进行了多样性与统计检验。

主要模型

美国献血者血浆样本 HIV-1亚型B感染队列(563份成功测序样本)

重点核对

样本来源: 美国4个大型血液中心 测序成功定义: 出现预期大小的凝胶电泳阳性条带 耐药突变检测: 基于Stanford HIV Drug Resistance Database 近期感染定义: LAg avidity 归一化光密度值 ≤1.5 统计方法: Kruskal-Wallis检验和Slatkin-Maddison检验

摘要

背景:监测献血者HIV感染基因型可能为了解普通人群感染趋势提供线索。方法:从血液筛查核酸和抗体检测确认为HIV阳性的献血者血浆样本中提取HIV RNA。采用巢式实时聚合酶链反应扩增HIV基因组靶区域,随后进行下一代测序。将序列与洛斯阿拉莫斯国家实验室(LANL)数据库中的序列进行比较。还使用斯坦福HIV耐药数据库评估序列的耐药相关突变。结果:在2015年9月1日至2020年12月31日期间收集的可用HIV阳性献血中,743份中563份(75.8%)成功测序;4份为A亚型,543份为B亚型,5份为C亚型,1份为G亚型,5份为循环重组型,2份为B和D重组型。总体而言,献血者与可用的LANL基因型之间无显著差异,且献血者中新近获得与流行性HIV感染的基因型相似。非B亚型和循环重组型所占比例仍然很小,没有其他亚型或循环重组型占总数的1%以上。在122份(21.6%)样本中鉴定出耐药相关突变,其中蛋白酶抑制剂、核苷类逆转录酶抑制剂和非核苷类逆转录酶抑制剂耐药相关突变分别出现在4.9%、4.6%和14.0%的样本中。结论:献血者中的HIV遗传多样性和耐药相关突变似乎代表了美国普通人群中循环HIV感染的情况,并且可能比上报至LANL的序列提供更多关于感染多样性的信息,尤其是对于近期传播的感染。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
美国献血者中HIV的亚型分布和耐药相关突变模式是否反映普通人群的情况?
核心机制
文中未明确说明机制;本研究为观察性分子流行病学分析。
主要证据
对2015-2020年收集的905份HIV阳性献血样本中的743份进行了测序,其中563份成功;发现96.5%为B亚型,21.5%检出耐药相关突变;系统发育分析显示献血者序列与LANL参考序列无显著差异,但献血者序列多样性更高。
研究意义
献血者HIV序列可用于补充美国普通人群的HIV分子监测,尤其是对近期传播感染的多样性信息,有助于制定人群层面的治疗和预防策略。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

样本收集和HIV阳性确认

从美国大型血液中心收集HIV阳性献血样本,并确认感染状态。

收集2015年9月1日至2020年12月31日期间4个美国血液中心的确诊HIV阳性献血样本,共905份;其中743份有血浆可用并进行检测;通过NAT和抗体检测确认为HIV阳性。

2

HIV RNA提取和扩增

从血浆样本中提取HIV RNA,并扩增目标基因组区域。

从HIV阳性献血者的血浆样本中提取HIV RNA,使用巢式实时PCR扩增靶区域(参考基因组1712-2986 nt,包括蛋白酶和部分逆转录酶基因)。

3

下一代测序和序列组装

对扩增产物进行测序,并组装生成HIV序列。

将成功扩增的样本构建Illumina文库,使用MiSeq平台进行双端测序;测序数据使用Geneious R10软件比对参考基因组进行组装。

4

亚型分类和系统发育分析

确定HIV亚型,并分析献血者序列与普通人群序列的进化关系。

将测序得到的序列与LANL数据库中的参考序列比对,进行亚型分类;构建系统发育树,评估献血者序列与LANL序列的遗传距离和结构。

5

耐药相关突变检测

鉴定献血者HIV序列中的耐药相关突变。

使用斯坦福HIV耐药数据库对所有测序样本进行耐药突变分析,统计各类药物(蛋白酶抑制剂、核苷类逆转录酶抑制剂、非核苷类逆转录酶抑制剂)的耐药突变频率。

6

统计和比较分析

比较不同人口学特征和感染状态之间的遗传多样性和耐药突变频率。

使用Kruskal-Wallis检验比较不同分组间的遗传距离;使用Slatkin-Maddison检验评估系统发育树中的群体分离;比较近期感染和长期感染者的耐药突变频率。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
Nextera XT样品制备试剂盒Illumina--
Quant-iT DNA高灵敏度检测试剂盒----
Pippin Prep系统Sage Science--
KAPA文库定量试剂盒Kapa Biosystems--
MiSeq测序平台Illumina--
Geneious R10----
MUSCLE算法----
分子进化遗传学分析软件v11----
HYPHY 2.5.8----
斯坦福HIV耐药数据库----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
样本收集和HIV确认
样本来源、HIV阳性确认方法(NAT和抗体检测)
阅读提示:Methods部分,TTIMS研究组描述
RNA提取和扩增
血浆样本处理、RNA提取方法、PCR引物序列、靶区域范围(1712-2986 nt)
阅读提示:Methods部分,RNA提取和PCR扩增
测序文库制备和测序
文库构建试剂盒(Nextera XT)、PCR循环数(15)、DNA HS Assay、Pippin Prep size selection (300-1000bp)、KAPA定量、上机浓度(10pM)、测序平台(MiSeq 2x250)
阅读提示:Methods部分,文库制备和测序
序列组装和分析
基因组装软件(Geneious R10)及设置(低灵敏度和高灵敏度)
阅读提示:Methods部分,序列组装
耐药突变分析
耐药突变数据库(Stanford HIV DRM Database)
阅读提示:Methods部分,DRM分析