Modelagem do impacto da adesão à terapia anti-retroviral na dinâmica populacional de variantes de HIV-1 / Modelling the HIV-1 drug resistance and adherence during HAART (Highly active antiretroviral therapy)

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

Conhecido como vírus da imunodeficiencia humana, o HIV é o causador da AIDS, a sindrome de imunodeficiencia adquirida. O vírus, ao infectar o hospedeiro, ataca células T CD4 do sistema imune. Existem drogas da terapia anti-retroviral para o tratamento da AIDS, um regime complexo de drogas prontas para atacar o HIV em certos estágios do seu ciclo de vida. O HIV, em média, demora dez anos para passar de infecção primária para AIDS propriamente dita. Anteriormente, sabia-se que a taxa de replicação do HIV era muito baixa, mas juntamente com a terapia, percebeu-se que essa taxa poderia crescer rapidamente. A modelagem dessas taxas indicou que o vírus poderia se tornar resistente a qualquer droga, principalmente daquelas que precisavam de uma mutação para gerar resistência. Neste trabalho foram gerados três modelos intra - hospedeiro, que tentam retratar a dinâmica viral no interior de um indivíduo, abordando certas questões de interesse, tal como resistência, tratamento ARV e adesão ao tratamento, com EDOs, resolvidas através do Programa Model-Builder. O modelo I descreve a interação entre células T CD4 suscetíveis (T), células infectadas por vírus selvagem (Is), por células infectadas por vírus resistentes (Ir), vírus selvagens (Vs) e vírus resistentes (Vr). As células T CD4 são geradas a uma taxa λ, morrem a uma taxa d por célula, e são infectadas a uma taxa Ks e Kr. Células infectadas a constante δ e produzem vírus uma taxa fs e fr por célula. O modelo I foi testado através de dados da literatura de dois pacientes com dados experimentais coletados. Os gráficos gerados pelo programa Model-Builder foram similares aos da literatura.Inibidores de transcriptase reversa são usados para bloquear a habilidade do vírus de infectar a célula, enquanto que inibidores de protease provocam a liberação de partículas virais não infecciosas. Sendo assim, o modelo II descreve a interação entre as células T CD4 suscetíveis (T), quatro tipos de células infectadas, as duplamente sensíveis aos inibidores de RT e IP (Iss), as sensíveis a RT e resistentes a IP (Isr), as resistentes a RT e sensíveis a IP (Irs) e as duplamente resistentes (Irr), e os quatro tipos de vírus livres, que estão de acordo com a descrição anterior, Vss, Vsr, Vrs, Vrr. As células T CD4 são geradas a uma taxa λ e morrem a uma taxa d por célula e são infectadas a uma taxa k específica para cada tipo viral. Células infectadas morrem a uma taxa constante δ por célula e produzem novos vírus a taxas fss, frs, fsr e frr, respectivamente e novos vírus são liberados no sistema a uma taxa c por vírus, onde εrt e εip são as eficácias para IRT e IP, ao se abordar o tratamento ARV, no qual ε = 1 significa uma droga perfeita. Sabe-se que a simulação da dinâmica viral em redes sociais/sexuais tenta identificar quais as possibilidades de cepas virais resistentes serem transmitidas para a população. Assim, um modelo populaciona dinâmico, inter-hospedeiro foi desenvolvido para demonstrar como o vírus se espalha através das redes de contato da população através de uma redes sexual fictícia de 200 pessoas suscetíveis, com um tempo de 100 dias, no qual primariamente um indivíduo era inoculado com uma infecção mista, sendo rodado o modelo III no mesmo e depois, este indivíduo índice transmitia a infecção para o resto da rede. Os resultados desta dinâmica indicaram que em uma infecção mista, com tipos virais selvagens e resistentes, o tipo selvagem pode vencer a competição em cenários de baixa e intermidiária adesão, mas em cenários de alta adesão na população, o tipo resistente e o selvagem podem coexistir na presença de várias combinações de ARV. Logo, através deste modelo epidemiológico, novas propostas de políticas e estratégias para o uso da terapia ARV e revisão do uso da HAART podem ser propostas, com a finalidade de um melhor resultado, na presença de ambos os tipos de vírus, na sobrevida das pessoas que vivem com HIV/AIDS hoje, no mundo

ASSUNTO(S)

hiv (vírus) -- prevenção epidemiologia matemática virologia hiv (vírus) -- modelos matemáticos

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