HIV全基因组共进化诱导药物耐药性的生物信息学研究

Many studies have been published to reveal HIV drug resistance mutations in drug binding proteins, but recent clinical findings suggest that HIV drug resistance mutations also appear outside drug binding proteins. The latter remains unclear. We thus propose the hypothesis that HIV treatment failure is not only caused by drug resistance mutations in the drug binding proteins but also induced via the HIV genome-wide coevolution that multiple resistance mutations in different proteins are coevolving under the drug selective pressure. In recent five years, our research contributes to the clinical finding of HIV-infected patients harboring drug resistance mutations in HIV protease substrates; the detailed mapping of HIV genome-wide diversity; the design of a novel ensemble coevolution system; new graphical models to model HIV mutation pathways; and a new algorithm for detecting conserved drug binding pockets. Based on previous work, this project aims to integrate complex clinical databases, drug inhibitor databases, large-scale HIV genomic sequences, inhibitor information, protein structures, and literature data for the design of a new genomic coevolution system that reveals HIV genome-wide coevolution networks. Mechanisms of HIV drug resistance induced by genome-wide coevolution will be further validated using the clinical data, molecular biology experiments, and molecular dynamic simulations. Overall, this project will lead to the accurate estimation of HIV drug resistance mutations, the improvement of HIV drug combinations, and the establishment of open-source drug resistance platform. More importantly, our drug resistance work will shed light on the development of novel HIV inhibitors and vaccines for the ultimate goal to save HIV-infected patients worldwide.

HIV药物靶点上的耐药突变已被广泛报道，但最新临床研究发现耐药突变也存在于非药物靶点蛋白，后者机制未明。我们推测HIV治疗失败不仅是因为药物靶点的进化突变，也是非药物靶点通过全基因组多个蛋白之间的共进化影响耐药性。申请人近5年的工作立足于生物信息学，牵头了临床研究发现蛋白酶底物上新型耐药突变；展示了HIV全基因组变异多样性；设计了全新的共进化软件系统；提出了新图论模型阐述HIV突变通路；开发了新算法识别稳定药物靶点。基于前期工作，本课题将整合复杂临床数据、抑制剂耐药数据、大样本基因序列、药物小分子、蛋白结构、文献数据，设计一套全新的基因组共进化软件系统诠释HIV全基因组共进化图谱，并通过临床队列研究，分子生物实验，分子动力学仿真等多角度验证HIV共进化诱导的耐药性。本课题的研究将精准预测HIV药物耐药性，改善药物组合，共享耐药信息平台，促进新药物和疫苗的优化设计，进一步延续患者的宝贵生命。

截止到2022年底，全球有超过2800万艾滋病患者正在服用抗病毒药物。艾滋病药物靶点上的耐药突变已被广泛报道，但近期临床研究发现耐药突变也可能存在于非药物靶点蛋白，后者机制未明。本课题提出科学假设：抗病毒治疗失败不仅是因为药物靶点的进化突变，也是非药物靶点通过全基因组多个蛋白之间的共进化影响耐药性。首先，我们开发了基因组共进化并行算法，利用HIV-1全基因组比对序列构建了全基因组位点共进化网络模型。我们发现HIV-1全基因组上关键的药物靶点（蛋白酶，逆转录酶，剪切酶，GP120，GP41）均与其它蛋白区域存在共进化位点，验证了全基因组多个蛋白之间的共进化关系可能影响耐药性的假说。其次，为了评估HIV-1全基因组共进化模型中的预测结果，我们收集了FDA已批准抗病毒抑制剂的细胞水平指标数据（IC50, EC50），发现显著的HIV共进化对中，抗病毒抑制剂的两个关键靶点（蛋白酶和逆转录酶）占有67.5%的比例，尤其是蛋白酶与其底物Gag之间存在显著的共进化对。为了进一步的研究蛋白酶和底物Gag之间的共进化机制，我们收集并分析了HIV-1患者的病毒测序和各项临床数据（服药记录、病毒载量水平，病毒学应答）。我们发现了治疗失败患者的病毒学应答与非药物靶点突变（A431，I437，L449）存在显著关联，支持了非药物靶点影响HIV耐药性的假说。接下来，我们将一线，二线，三线鸡尾酒疗法分类，展示了现有鸡尾酒药物在随机对照临床实验的临床疗效和耐药突变。最后，我们通过空间流行病学，构建了我国艾滋病发病率的预测模型；通过湖南省艾滋病流行病学研究，发现了特定高危人群和地理区域作为早期HIV防治重点。另外，我们构建了开源艾滋病药物数据库平台，分享了教学课件和科研软件。通过本项目，我们详细阐述了艾滋病全基因组共进化诱导耐药性机制，强调了全基因组分析在艾滋病治疗中评估非药物小口袋耐药突变的重要性。

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