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深圳市男男性行为人群艾滋病病毒主要流行亚型的分子网络特征分析

2022-12-14黄元妹袁苑郑陈丽李浩朱悦李思美张燕谭唯赵锦

实用医学杂志 2022年21期
关键词:感染者深圳市亚型

黄元妹 袁苑 郑陈丽 李浩 朱悦 李思美 张燕 谭唯 赵锦,

1山西医科大学公共卫生学院(太原 030001);2深圳市疾病预防控制中心(广东 深圳 518000);3汕头大学医学院(广东 汕头 515014);4中山大学公共卫生学院(广州 510080)

尽管如今艾滋病的防治措施很多,联合防治也越来越普遍,但是每年的新报告病例和经性传播感染的HIV/AIDS例数并没有明显降低[1]。相关研究表明,男男性行为人群(men who have sex with men,MSM)是全球HIV新发感染的主要原因[2]。我国2006-2020年新增HIV感染者中MSM的比例从2.5%上升至33.4%[3],深圳市新报告HIV感染者中MSM的占比由2005年的3.9%增长到2012年的42.8%,2011-2018年该比例累计达到51.72%[4-5]。传统的艾滋病流行病学方法主要分析个体的HIV感染风险,较少考虑个体之间的HIV传播关系[6]。近年来,随着基因技术和分子流行病学的快速发展,宫颈癌和新型冠状病毒等多个研究领域能够实现分子层面的研究[7-8],基于分子流行病学研究方法的HIV分子网络分析可用来揭示HIV感染者的潜在传播关系以及传播规律,用于指导HIV的精准干预,对控制HIV传播和降低新发感染率具有良好应用前景[9-12]。本研究通过对深圳市2017至2019年新报告MSM HIV感染者的三种主要亚型的分布特征和分子网络特征进行分析,为控制该人群HIV的传播提供线索。

1 资料与方法

1.1 研究对象 收集深圳市2017至2019年首次报告为HIV阳性的MSM人群的基本人口学信息并采集研究对象的血液样本。本研究由深圳市疾病预防控制中心伦理委员会审查批准(审批编号:QS2021100037)。

1.2 方法

1.2.1 序列的获得 将收集到的2017-2019年新报告HIV阳性MSM的血浆样本进行RNA的提取和纯化、逆转录PCR和巢式PCR进行两轮扩增,扩增后的产物交由测序公司进行测序。获得的序列使用Sequencer 5.0进行剪切、拼接。使用Mega 6.0对拼接好的序列进行比对、剪齐并保存,剔除序列长度小于1 010碱基对(简称bp)的pol区基因序列,用于下一步亚型分型和分子网络分析。

1.2.2 亚型的判定 将序列长度为1 010 bp的序列使用在线亚型判别工具Genetyping(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/genotyping/formpage.cgi)、Stanford耐药数据库(https://hivdb.stanford.edu/hivdb/bymutations/)、Los Alamos实验室数据库(https://www.hiv.lanl.gov/content/sequence/HIV/HIVTools.html)和基于Kimura 2参数模型,在MEGA 6.0软件中设置bootstrap值为1 000,选用邻接法构建系统发育树,以综合判定序列的亚型。

1.3 分子网络的构建 使用软件HyPhy 2.2.4分别计算三种主要亚型的成对基因距离,将基因距离阈值为0.5%[13]的三大亚型的序列导入软件Cytoscape 3.7.2[14]中实现分子网络可视化。使用以下指标[15-16]来描述分子网络的特征:(1)入网率:进入网络的人数在总人数中所占的百分比;相对于未进入网络的个体,网络内的个体相互之间存在推断的传播关系;因此某人群的入网率越高,其传播风险越高;(2)节点:一个HIV感染者或一条病毒序列;(3)度值:网络中节点之间连接的边的数量,表示潜在的传播伙伴人数,度值越高传播风险越大;(4)簇:两个或以上的节点相连形成一个簇;(5)高危传播者:网络中度值较高的个体。本研究将度值≥3的MSM HIV感染者(以下简称MSM感染者)作为高危传播者[17]。

1.4 统计学方法 利用SPSS 26.0软件进行统计描述与分析,计数资料使用例(%)描述,三种主要亚型的特征分析使用χ2检验,采用双侧检验,检验水准α=0.05,以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 MSM感染者亚型构成 2017至2019年新报告3 944例MSM感染者,经耐药扩增实验共获得2 848名MSM感染者的HIV pol区基因序列并成功分型,扩增成功率为72.21%。亚型分为CRF07_BC(47.79%)、CRF01_AE(28.51%)、CRF55_01B(14.92%)、B亚型(2.88%)、CRF59_01B(0.91%)、独特重组亚型(1.86%)和其他亚型(3.13%,其中包括CRF08_BC、C亚型、CRF15_01B、CRF48_01B、CRF57_BC、CRF65_cpx、CRF67_01B、CRF68_01B)。深圳市MSM HIV感染者的三种主要亚型为CRF07_BC,CRF01_AE和CRF55_01B,这三种亚型感染者占91.22%。

2.2 三种主要亚型的分布情况 经卡方分析,三种亚型(CRF01_AE和CRF55_01B各1例因CD4+T细胞数值不详未纳入统计分析)在年龄、职业、婚姻状况、学历水平、CD4+T细胞数量的差异有统计学意义(P<0.05)。在MSM HIV感染者中,低年龄段感染CRF01_AE和CRF07_BC的比例较高,高年龄段感染CRF55_01B的比例较高;商业服务和家政及待业人员感染CRF01_AE和CRF07_BC的比例较高,工人及农民感染CRF55_01B的比例较高;未婚感染CRF01_AE和CRF07_BC的比例较高,已婚和离异或丧偶感染CRF55_01B的比例较高;CRF55_01B感染者初中及以下学历水平的占比较高,而CRF01_AE和CRF07_BC感染者大专及以上学历水平的占比较高;CD4+T细胞数低于200个/μL的感染者感染CRF01_AE和CRF55_01B的比例较高,CD4+T细胞数高于501个/μL以上的感染者感染CRF07_BC和CRF55_01B的比例较高。见表1。

表1 深圳市2017至2019年MSM感染者三种主要亚型特征分布情况Tab.1 Characteristic distribution of three main subtypes of MSM infected people in Shenzhen from 2017 to 2019 例(%)

2.3 三种主要流行亚型的分子网络特征 当基因距离阈值为0.5%时,三种亚型总入网节点数为839个,形成194个簇和1 291条边,总入网率为32.32%(839/2 596),高危传播者占25.51%。进入分子网络的三种亚型感染者主要集中在35岁以下、汉族、未婚、外省或外籍、商业服务、无性病史、201~500个/μL CD4+T细胞,CRF01_AE感染者主要集中在高中或中专、CRF07_BC感染者主要集中在大专及以上、CRF55_01B感染者主要集中在初中及以下。经卡方分析,三种亚型入网率差异有统计学意义,CRF55_01B的入网率最高,CRF01_AE的入网率最低(表1);亚型为CRF01_AE感染者不同CD4+T细胞数的入网率差异有统计学意义,亚型为CRF55_01B感染者不同学历水平的入网率差异具有统计学意义。其中CRF01_AE感染者CD4+T细胞数为201~ 500个/μL,入网率(126/213)最高,CD4+T细胞数高于501个/μL时,入网率(18/213)最低;CRF55_01B感染者学历水平为初中及小学的入网率(61/157)最高,高中或中专入网率(43/157)最低。亚型为CRF07_BC的MSM感染者入网率在年龄、民族、户籍地、职业、婚姻状况、学历水平、性病史和CD4+T细胞数量方面的差异均无统计学意义。见表2。

表2 深圳市2017至2019年MSM感染者中三种主要亚型入网特征分析Tab.2 Analysis of network entry characteristics of three main subtypes of MSM infected people in Shenzhen from 2017 to 2019 例

见图1,CRF01_AE的入网率为26.26%,其分子网络由213个节点形成64个簇(由2个节点形成的簇为39个,3~9个节点形成的簇为23个,10个及以上节点形成的簇为2个)和180条边,簇的大小为2~26个节点,度值≥3个的高危传播者占14.08%(30例);CRF07_BC的入网率为31.46%,其分子网络由469个节点形成83个簇(由2个节点形成的簇为59个,3~8个节点形成的簇为23个,10个及以上节点形成的簇为1个)和931条边,簇的大小为2~263个节点,高危传播者占29.21%(137例);CRF55_01B的入网率为37.03%,其分子网络由157个节点形成47个簇(由2个节点形成的簇为25个,3~9个节点形成的簇为21个,10个及以上节点形成的簇为1个)和180条边,簇的大小为2~11个节点,高危传播者占29.94%(47例)。三种主要亚型分子网络中高危传播者的人口特征分布差异无统计学意义。

图1 深圳市2017至2019年MSM感染者的三种主要亚型分子网络图Fig.1 Molecular network diagram of the three main subtypes of MSM infected people in Shenzhen from 2017 to 2019

3 讨论

本研究中MSM感染者的HIV pol区基因分为11种亚型(不包括独特重组亚型),比2016年深圳报道的MSM感染者的HIV pol区基因亚型多3种,表明深圳市MSM感染者的HIV pol区基因型越来越复杂。但是主要的三种亚型种类并未发生改变,与之前研究相比,本研究中三种主要亚型总体所占比例有所上升,CRF07_BC和CRF55_01B比例有所上升,CRF01_AE所占比例有所下降,CRF55_01B、CRF07_BC感染者中高危传播者比例较CRF01_AE高,很大程度上可认为,与CRF01_AE相比,CRF55_01B、CRF07_BC的传播网络正在快速扩张中[4-5,18]。

深圳市MSM感染者的HIV pol区三种主要基因型与广东省[19]一致,也与广西壮族自治区[20-21]一致,深圳与广西跨省传播风险较高[10],同时二者所处地界是邻省关系,更易发生跨省传播,故可认为二者的主要基因型一致可能与跨省传播有关。云南昆明MSM感染者的HIV pol区的主要亚型为CRF01_AE,CRF07_BC 和CRF08_BC[22],山东临沂的主要亚型为CRF01_AE,CRF07_BC和CRF55_01B[23],这些城市的MSM感染者的HIV pol区主要基因亚型和优势重组亚型与深圳市不完全一致,这表明不同地区的MSM感染者的HIV pol区的主要亚型种类不尽相同。

深圳市2017至2019年MSM感染者CRF01_AE的入网率(26.26%)和CRF07_BC的入网率(31.46%)与北京市[15]2013年MSM感染者中CRF01_AE的入网率(52.17%)和CRF07_BC的入网率(82.76%)相比低很多,可能是选取的基因距离阈值不同导致的。本研究中CRF01_AE和CRF07_BC的入网率与昆明市[24]2016至2018年MSM感染者中CRF01_AE的入网率(32.43%)和CRF07_BC的入网率(35.84%)相比要低一些,可能与构建分子网络的方法不同有关。

当基因距离阈值为0.5%时,深圳市三种亚型入网的MSM感染者主要集中在35岁以下、汉族、未婚、外省或外籍、商业服务、无性病史、201~500个/μL CD4+T细胞,CRF01_AE感染者主要集中在高中或中专、CRF07_BC感染者主要集中在大专及以上、CRF55_01B主要集中在初中及以下。就入网率而言,感染CRF55_01B感染者入网率最高,CRF01_AE感染者入网率最低,因此CRF55_01B和CRF07_BC感染者传播风险较高,CRF01_AE感染者传播风险较低;就最大传播簇的大小而言,CRF07_BC感染者形成的传播簇最大,最易发生大簇的聚集,CRF55_01B形成的传播簇最小,故CRF07_BC大簇中的感染者传播风险较高。CRF01_AE感染者中,CD4+T细胞数为201~500个/μL入网率最高,501个/μL以上的入网率最低,故CRF01_AE感染者中,CD4+T细胞数为201~500个/μL传播风险最高;CRF55_01B感染者中,初中及小学的入网率最高,在高中或中专的传播风险最低,故CRF55_01B感染者中,初中及小学的传播风险最高。

本研究尚存在一些不足之处:纳入的研究对象是新确证的MSM HIV感染者,不确定其是否为新发HIV感染者[15];并未分析MSM HIV感染者的性行为特征与入网率的关系。后续将进一步把感染者的亲和力实验数据、病毒载量实验数据与社会网络特征纳入本研究,确定分子网络内相互连接的感染者之间的传播关系和传播方向。

综上所述,2017-2019年深圳市MSM感染者HIV pol区基因亚型分为11种,三种主要亚型感染者占91.22%。基因距离阈值为0.5%时,入网的三种主要亚型MSM HIV感染者主要集中在35岁以下、汉族、未婚、外省或外籍、商业服务、无性病史、201~500个/μL CD4+T细胞数,CRF01_AE感染者主要集中在高中或中专、CRF07_BC感染者主要集中在大专及以上、CRF55_01B感染者主要集中在初中及以下。CRF01_AE感染者中,CD4+T细胞数为201~500个/μL传播风险最高,CRF07_BC大簇中的感染者传播风险较高,CRF55_01B感染者中,初中及小学的传播风险最高。提示应针对三种亚型中传播风险较高的感染者开展宣传教育、推广安全套使用、互联网/新媒体干预、抗病毒治疗等干预措施以控制二代传播。

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