【摘 要】
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[目 的]通过对昆明市新报告MSM的HIV-1感染者血液样品进行病毒基因型分析,构建2016-2019年MSM的HIV-1基础分子网络,在基础网络中纳入2020年MSM感染者的HIV-1核酸序列,结合流行病学调查进行分子网络的动态分析,提高分子网络在对传播风险评估中的作用,实现精准干预。[方法]收集2016-2019年在昆明市新报告的MSM感染者的样品,扩增获得po/区基因序列,通过艾滋病防治综合
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[目 的]通过对昆明市新报告MSM的HIV-1感染者血液样品进行病毒基因型分析,构建2016-2019年MSM的HIV-1基础分子网络,在基础网络中纳入2020年MSM感染者的HIV-1核酸序列,结合流行病学调查进行分子网络的动态分析,提高分子网络在对传播风险评估中的作用,实现精准干预。[方法]收集2016-2019年在昆明市新报告的MSM感染者的样品,扩增获得po/区基因序列,通过艾滋病防治综合防治信息系统,整理上述样品所对应的基本信息。利用获得的pol区基因序列,按照最大拟然进化树中bootstrap值>95%和基因距离<3%构建基础分子网络。通过昆明市MSM社会组织、疾控和医疗机构,对2020年新发现的HIV-1阳性的MSM进行问卷调查,同时采集血液样品。对获得的样品提取病毒核酸,扩增pol区基因序列,利用获得的pol区基因序列构建动态分子网络,结合流行病学结果,判读活跃传播簇,获得其传播相关的危险因素,提出相应的干预建议。用Epidata3.1软件进行问卷调查的录入并建立数据库,用SPSS19.0软件进行统计分析,对计数资料用构成比或率进行统计描述,采用χ2检验分析研究对象进入网络的相关因素,用logistic回归分析影响传播网络增长的因素。[结 果]1.通过MSM社会组织、疾控和医疗机构对2020年新报告的HIV-1感染者进行问卷调查,共收集到问卷153份和血浆153份。对153个研究对象样本进行pol序列扩增,成功获得121条序列,同时增加通过其他途径获得的2020年昆明市HIV-1的MSMpol区序列23条,共获得144条序列。2.2016-2020 年 HIV-1 基因亚型共有 8 种,分别为 CRF07＿BC、CRF01＿AE、URFs、CRF08＿BC、CRF55＿01B、B、CRF59＿01B 和 CRF68＿01B,以 CRF07＿BC和CRF0 1＿AE为主。对2016-2020年HIV-1基因型的构成进行χ2分析,发现随着年份的变化HIV-1基因型的构成有统计学差异,CRF07＿BC和其他亚型比例上升,CRF01＿AE的比例下降。3.将2020年获得的序列合并到2016-2019年基础数据中,共701条pol区基因序列。2016-2020年的传播网络中有245个研究对象进入网络,入网率为35.0%（245/701）,形成 87 个簇。4.对2017-2020年3类传播簇（静止簇、扩张簇和新生簇）进行χ2分析,发现各年不同传播簇的构成有统计学差异,新生簇和扩张簇的比例不断下降,静止簇的比例不断上升。5.通过扩分析对2016-2020年影响研究对象HIV-1进入分子传播网络的因素进行分析,发现已婚、文化程度在大专及以上、多性伴和亚型为URFs在网络中检测到的比例更大。logistic回归分析2016-2020年分子网络中静止簇和增长簇中的个体的特征,发现亚型为URFs在增长簇中比例更大。6.2020年有3个活跃传播簇,分别为cluster43（9个序列）、cluster60（4个序列）和cluster86（3个序列）,亚型分别为URFs、CRF01＿AE和CRF07＿BC,存在多种的传播风险。[结论]1.2016—2020年昆明市HIV-1感染的MSM中HIV-1基因型多样化,共发现8种基因型,以CRF07＿BC和CRF01＿AE为主,其他包括URFs、CRF08＿BC、CRF55＿01B、B、CRF59＿01B 和 CRF68＿01B。2.昆明市2016-2020年HIV中MSM分子网络入网率的影响因素包括已婚、文化程度在大专及以上、多性伴和亚型为URFs。2016-2020年分子网络中,亚型为URFs在增长簇中比例更大。3.2017-2020年3类传播簇中,新生簇和扩张簇比例不断下降,静止簇比例不断上升,表明MSM的分子网络的扩增得到一定程度的抑制,这可能与近年来采取的艾滋病干预与管理措施相关。4.对2020年发现的3个活跃传播簇中,存在着多种的传播风险,包括感染者低龄化、职业为商业服务和学生、户籍为其他省、首次性行为年龄较小、不能坚持使用安全套、多临时性伴和使用新毒品型,提示综合的干预措施还需要进一步加强。
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