HIV nedetectabil este un deziderat pe care şi-l doresc tot mai mulţi pacienţi cu această afecţiune şi este posibil acest lucru. Ştiinţa a făcut un pas înainte şi a descoperit noi biomarkeri din sânge care prezic remisiunea HIV după întreruperea terapiei antiretrovirale (ART). O astfel de descoperire poate sta la baza dezvoltării unor noi strategii terapeutice care pot realiza controlul infecţiilor fără ART.
Cercetătorii de la Institutul Wistar au identificat semnături metabolice şi glicomice în sângele unei populaţii rare de persoane infectate cu HIV care pot susţine în mod natural suprimarea virală după încetarea ART, cunoscute sub numele de controlori post-tratament.
Aceste descoperiri pot oferi biomarkeri noi, neinvazivi, pentru a prezice atât probabilitatea, cât şi durata remisiunii HIV după întreruperea tratamentului. Biomarkerii pot oferi, de asemenea, indicii critice asupra mecanismelor biologice care controlează replicarea HIV după oprirea terapiei şi pot ajuta la proiectarea unor strategii noi pentru a vindeca HIV.
Studiile clinice orientate spre vindecare sunt concepute pentru a testa noi intervenţii terapeutice pentru eradicarea infecţiei cu HIV. Aceste studii necesită ca participanţii să se supună întreruperii tratamentului analitic (ATI) pentru a permite cercetătorilor să îşi evalueze strategiile în absenţa efectului confuz al ART. HIV rămâne nedetectabil în timpul ART, însă în marea majoritate a cazurilor încărcăturile virale cresc în câteva zile sau săptămâni după oprirea ART şi trebuie monitorizate cu atenţie.
În prezent, nu există metode simple, neinvazive, disponibile pentru a monitoriza revenirea virală după ATI. Prin urmare, sunt necesari biomarkeri pentru a îmbunătăţi siguranţa ATI prin prezicerea timpului în care un pacient poate fi în afara ART.
„Am analizat unul dintre cele mai mari seturi de eşantioane studiate vreodată de la persoanele care nu experimentează revenirea virală după întreruperea ART. Analizând sângele acestor indivizi, am identificat semnături promiţătoare ale biomarkerilor care ne oferă idei despre modul în care controlorii post-tratament restricţionează infecţia şi cum putem concepe noi strategii curative pentru a recapitula acest fenotip promiţător la milioane de persoane infectate cu HIV din întreaga lume”, a declarat prof. univ. dr. Mohamed Abdel-Mohsen, de la The Wistar Institute Vaccine & Immunotherapy Center, care a condus studiul.
Studiul a fost realizat folosind probe de sânge disponibile de la două cohorte de pacienţi care au participat la studiile clinice anterioare: un grup de 24 de persoane infectate cu HIV care au suferit un ATI deschis fără agenţi imunoreglatori concurenţi (cohorta Philadelphia) şi un grup de 74 de persoane din şase studii clinice SIDA Clinical Trial Group (ACTG) care au evaluat diferite vaccinuri şi imunoterapii. Foarte important, această cohortă a inclus toţi cei 27 de participanţi din aceste studii care au fost identificaţi drept controlori post-tratament şi 47 de necontrolori din aceleaşi studii.
Cercetătorii au analizat probele de sânge colectate cu puţin timp înainte de ATI pentru prezenţa şi cantitatea anumitor molecule mici produse ca urmare a metabolismului celular, numite metaboliţi, şi proteine care au molecule de zahăr ataşate la ele, numite glicoproteine. Metaboliţii şi glicoproteinele sunt secretate sau scurse din diferite ţesuturi şi intră în circulaţie, prin urmare abundenţa şi caracteristicile lor chimice pot reflecta starea generală a mai multor organe, făcându-le candidate excelente pentru descoperirea biomarkerilor.
Echipa a efectuat mai întâi analize metabolomice pe probele de cohortă din Philadelphia şi a identificat un set selectat de metaboliţi legaţi de inflamaţie ale căror niveluri pre-ATI sunt asociate cu timpul până la revenirea virală. Aceste observaţii au fost confirmate în testele de reactivare a virusului in vitro.
Apoi au extins analiza metabolomică la cohorta mai mare, incluzând, de asemenea, studii glicomice pentru a măsura nivelurile de proteine legate de zahăr. Folosind algoritmi de învăţare automată, aceştia au combinat apoi biomarkerii identificaţi pentru a crea două modele de predicţie a probabilităţii şi a momentului de revenire virală, cu o precizie de 95% şi respectiv 74%.
