Mål: Att rekonstruera det lokala överföringsnätet för hiv-1 från 1996 till 2011 och använda nätverksdata för att utvärdera och vägleda insatser för att avbryta överföringen. Design: HIV-1 pol sekvens data analyserades för att härleda det lokala överföringsnätet. Vi analyserade HIV-1 pol sekvens data för att härleda en partiell lokal överföring nätverk bland 478 nyligen hiv-1 infekterade personer och 170 av deras sexuella och sociala kontakter i San Diego, Kalifornien. Ett resultat från ett överföringsnät (TNS) utvecklades för att uppskatta risken för överföring av hiv från en nydiagnostiserad individ till en ny partner och för att förebygga hiv. Resultat: HIV-1 pol sekvenser från 339 individer (52,3 %) var i hög grad lika sekvenser från minst en annan deltagare (dvs. grupperad). En hög TNS (högst 25%) var signifikant korrelerad med riskbeteenden vid baseline (antal unika sexuella partners och insättande oskyddat analt samlag (p = 0,014 respektive p = 0,0455) och predikterad risk för överföring (p,0.0001). Retrospektiv analys av användning av antiretroviral terapi (ART) och simuleringar av ART riktade till personer med de högsta TNS visade signifikant minskad HIV- överföring på nätverksnivå (p0,05). Sekvensdata från ett HIV-1-screeningprogram med fokus på nyligen smittade personer och deras sociala och sexuella kontakter gjorde det möjligt att karakterisera ett mycket uppkopplat överföringsnät. Den nätverksbaserade riskpoängen (TNS) var i hög grad korrelerad med överföringsriskbeteenden och resultat, och kan användas för att identifiera och rikta effektiva förebyggande åtgärder, som ART, till dem som löper större risk för överföring av HIV-1.
Simuleringar av dessa data visar också att riktad antiretroviral behandling (ART) till dem med den högsta totala risken för överföring (baserat på en objektivt härledd "transmissionsnätverkspoäng") resulterade i en signifikant större minskning av HIV-nätverksöverföringen jämfört med slumpmässig ART REF.
Using HIV Networks to Inform Real Time Prevention Interventions
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}