2015—2019年河北省HIV-1新发感染因素与基因亚型分析

路新利,王莹莹,安宁,李岩,刘萌,马琳,王伟,张玉琪,李琦

根据联合国艾滋病联合规划署发布的一份官方报告,2020年全球有3 770万人感染了HIV-1[1]。全球最常见的三种HIV-1亚型是C型、B型和A型,占分离株的69%[2]。与全球HIV-1遗传多样性模式相比,我国第四次分子流行病学调查显示,重组HIV-1菌株在中国更为常见,HIV-1多样性可以严重影响诊断分析的结果、核酸测定和HIV疫苗的开发[3]。因此,继续监测HIV-1亚型至关重要。本研究通过对河北省2015—2019年HIV哨点检测发现的787例HIV-1感染者进行研究,了解河北省男男性行为人群(men who have sex with men, MSM)新发感染HIV的影响因素、病毒基因亚型分布等,为本省HIV疫情研判和精准防控提供科学数据。

1 对象与方法

1.1研究对象 2015—2019年在河北省艾滋病哨点监测中新确诊报告的787例HIV-1抗体阳性感染者,均未参加过抗逆转录病毒治疗。通过流行病学调查,收集整理这些感染者的年龄、教育水平、传播途径、性病史、样本来源、民族、职业和婚姻状况等人口社会学信息。本研究已获得河北省疾病预防控制中心伦理委员会审查批准[No.IRB(S)2020-031]。

1.2方法

1.2.1实验方法 哨点监测发现的787例均使用Western blot 实验确诊为HIV-1抗体阳性。再使用HIV-1限制性抗原亲和力酶联免疫试验(Limiting Antigen Avidity EIA,LAg EIA)对754例(排除了33例不符合新发感染检测标准和异性传播病例)MSM病例进行新发感染检测,以区分既往感染和新发感染,计算新发感染率[4]。采用in-house法进行基因型检测[5],目的基因片段为部分HIV-1pol区基因片段(HXB2位置的2 253～3 312 bp)。使用毛细管电泳仪对PCR产物进行鉴定,并将PCR阳性产物送北京诺赛基因组研究中心有限公司进行测序。

1.2.2序列编辑与分析 使用Sequencher 4.10.1软件将原始反应序列拼接起来,并使用Bioedit 7.0软件进行校正,通过在线HIV Align软件将研究序列和参考序列一起进行比对。用FastTree软件构建最大似然(maximum likelihood, ML)树,并用Figtree v1.4.2软件对最大似然树进行可视化编辑。参考序列下载自HIV Databases(https://www.hiv.lanl.gov/)。依据ML树和HIV BLAST结果确定HIV-1基因亚型,对于在ML树上单独成枝,HIV BLAST不确定的序列,用在线jpHMM软件和RIP 3.0软件进行基因重组分析以确定其为新型的独特重组毒株(unique recombinant form, URF)。

1.2.3统计学分析 使用SPSS21统计学软件进行卡方检验和趋势卡方检验分析,比较近5年来艾滋病哨点发现HIV-1感染者在不同人口社会学特征中的变化趋势;通过单因素和多因素Logistic回归分析HIV-1新发感染影响因素,将单因素结果P<0.1当自变量纳入多因素Logistic回归模型。多因素Logistic回归P<0.05时差异有统计学意义。

2 结果

2.1基本信息 如表1所示:在2015—2019年哨点发现的787例HIV-1感染者中,男性占99.24%;65.44%为25～49岁的青壮年,其次是24岁以下(20.20%)和50岁以上(14.35%);92.88%是汉族;53.75%为未婚;30.00%从事服务业,其次是无业或自由职业者(22.24%)、农民(20.20%)、干部职员(18.93%)、学生(8.64%);MSM是主要感染途径,占95.81%,其余是异性传播4.19%;11.82%得过性传播疾病;这些病例中,75.86%来源于检测咨询;38.50%是大专以上学历;80.30%有2个以上男男同性性伴。

表1 2015—2019年河北省哨点确证病例人口社会学特征分布 例(%)Tab.1 Demographic characteristics of HIV-1 individuals confirmed at the surveillance points in Hebei, 2015 to 2019 Case(%)

续表

卡方检验显示5年间哨点所发现HIV-1感染者数在性别(P=0.023)、年龄(P<0.001)、职业(P<0.001)、传播途径(P<0.001)、性传播疾病史(P<0.001)、固定同性性伴数(P=0.002)、样本来源(P<0.001)等人口社会学特征中差异有统计学意义,结果显示相比其他因素,在男性、25～49岁、服务业和检测咨询中发生感染的风险较高。趋势卡方分析证明在24岁以下(P=0.047)、检测咨询(P<0.001)和专题调查(P<0.001)中呈现出上升趋势。

2.2新发感染检测 在本研究中,共对754份MSM样本实施了新发感染检测(排除了33例不符合新发感染检测标准和异性传播病例),发现210例为新发感染,544例为既往感染,5年间哨点新诊断报告MSM人群中新发感染的比例为27.85%(210/754)。图1显示,MSM人群新发感染率从2015年的4.20%上升到2017年的5.71%,后呈现明显下降趋势,到2019年下降到3.02%。

图1 2015—2019年MSM人群新发感染率Fig.1 HIV-1 incidence from 2015 to 2019 among MSMs

Logistic回归分析(表2)显示:MSM人群新发感染在25～49岁年龄段(P=0.005)、样本来源为专题调查(P=0.017)的人口社会学特征中存在统计学差异,提示年龄和样本来源是新发感染的重要影响因素;然而,在职业、民族、教育水平、同性性伴数、婚姻状态和性传播疾病史中差异无统计学意义。但是,具有≤24岁、学生、未婚、汉族、高中以上学历、同性性伴数>10等特征的人群中,发生新发感染HIV的比例比较高。

表2 HIV-1新发感染影响因素Logistic回归分析Tab.2 Logistic regression analysis of HIV-1 recent influencing factors

2.3HIV-1基因亚型分布 在754份MSM样本中有656份PCR扩增测序成功,并获得核酸序列,扩增成功率为87.00%(656/754)。ML进化树分析显示(图2):在哨点历年发现的病例中流行着10种基因亚型毒株(表3),占比最高的为CRF01_AE 51.07%(335/656),其次是CRF07_BC 33.23%(218/656)、B 9.76%(64/656)、URFs 2.59%(17/656)、CRF55_01B 1.68%(11/656)、CRF08_BC 1.07%(7/656)、CRF65_cpx 0.15%(1/656)、CRF68_01B 0.15%(1/656)、CRF85_BC 0.15%(1/656)和C 0.15%(1/656)。URFs已超过CRF55_01B已成为第4个亚型。CRF85_BC首次被证实已在河北省内流行。

表3 2015—2019年656例MSM HIV-1基因亚型分布Tab.3 HIV-1 subtypes distribution among 656 MSMs, 2015 to 2019

如表3所示,历年间CRF01_AE占比最高,其次是CRF07_BC和B亚型。从2015-2019年,新型重组毒株逐年增多,种类也从2015年的3种增加到2019年的8种。卡方检验分析显示不同年份之间的主要基因亚型分布差异有统计学意义(χ2=23.856,P=0.002),新发感染病例感染的主要是CRF01_AE毒株,其次CRF07_BC和B亚型毒株。5年间既往感染和新发感染CRF01_AE毒株(χ2=10.730,P=0.030)和CRF07_BC毒株(χ2=18.647,P=0.001)差异有统计学意义,而B亚型毒株(χ2=2.442,P=0.655)差异无统计学意义。

3 讨论

2020年全球新发感染HIV的人数从2010年的210万下降到2020年的150万,下降了31%[1]。然而,我国自1985年报道首例艾滋病病例以来,新发HIV感染人数呈现逐年上升趋势。随着HIV-1经性接触进行的广泛传播,其遗传基因不断进化重组,基因亚型越来越多,给艾滋病防控带来新的挑战。特别是在我国中东部省份MSM已成为导致HIV新感染疫情上升的主要途径。斯坦福大学HIV数据库(https://www.hiv.lanl.gov/)显示,截止目前至少有132个CRFs 和大量的URFs被证实,其中中国学者在MSM人群中至少发现13个CRFs。近10年来,河北省新报告HIV/AIDS 14 819例,新诊断报告病例呈现逐年增加趋势,MSM占64.2%,成为河北省疫情逐年增加的主要来源[6]。

本研究分析了连续5年河北省艾滋病哨点新诊断的787例阳性病例的HIV-1流行趋势、新发感染因素和基因亚型分布。2015—2019年,单因素分析显示哨点所发现的HIV-1感染者数在性别、年龄、职业、传播途径、性病史、固定同性性伴数、样本来源等人口社会学特征中差异存在统计学意义。且趋势分析证明在24岁以下年轻人、检测咨询和专题调查人群中呈现出上升趋势,这提示哨点监测中性活跃和重点风险人群是疫情上升的重要来源。Logistic回归分析结果提示年龄和样本来源是MSM人群新发感染的重要影响因素。尽管在职业、民族、教育水平、同性性伴数、婚姻状态和性病史中差异无统计学意义,但是,在学生、未婚、汉族、高学历、多性伴等特征的人群中,发生新发感染HIV的比例比较高,说明处于性活跃期的年轻 MSM发生HIV-1新发感染风险较高,与国内外相关报道一致[7]。与我国 MSM HIV 新发感染率无明显上升或下降趋势,但仍维持在较高水平不同[7],本次研究表明河北省MSM人群新发感染率从2015年的4.20%明显下降到了2019年的3.02%,显著低于云南、陕西、宁夏、北京等省份的报道[8-11],提示河北省针对此类人群的防控措施效果明显。

在本研究中发现共有10种HIV-1基因亚型在MSM人群中流行,明显多于笔者以前在全人群中报道的8种基因亚型[5],并且首次证明了CRF85_BC在河北省内流行,提示由于双重感染或多重感染而形成新型重组毒株的风险大大提高。但是,MSM人群中前三种主要流行毒株仍然是CRF01_AE、CRF07_BC和B,占94.10%,与河北省和国内相关报道基本一致[12-14],同时这3种主要流行毒株也是河北省MSM人群新发感染的主要流行毒株。并且,对于既往感染与新发感染,CRF01_AE和CRF07_BC差异存在统计学意义,而B亚型差异无统计学意义。近些年来在河北省所形成的新的CRFs和URFs越来越多,例如CRF103_01B、CRF123_01B、CRF01_AE/CRF07_BC等等[15-17],给本省艾滋病防控工作带来了巨大挑战。

综上所述,河北省 MSM人群中 HIV-1新发感染率呈现明显下降趋势,但MSM仍是河北省HIV新报告病例逐年增加的主要途径,特别是处于性活跃期的年轻MSM 最容易发生新发感染,他们特殊的性行为方式、淡薄的性忠贞观念、多性伴等使其更容易发生双重感染或超感染,从而造成新型重组毒株的形成,促进HIV-1遗传基因不断进化,为河北省艾滋病防控带来新的挑战。提示疾控工作者应该综合MSM的行为、社会、心理等特征实施精准干预,减少HIV的新发感染,减少危害。

利益冲突:所有作者声明均不存在利益冲突