中华流行病学杂志  2020, Vol. 41 Issue (7): 1121-1125   PDF    
http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.cn112338-20190916-00676
中华医学会主办。
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李诗韵, 戴洁, 孙鹏艳, 李佑芳, 董莉娟, 陈会超, 金晓媚, 杨敏, 马艳玲, 陈敏.
Li Shiyun, Dai Jie, Sun Pengyan, Li Youfang, Dong Lijuan, Chen Huichao, Jin Xiaomei, Yang Min, Ma Yanling, Chen Min
昆明市2016-2018年男男性行为人群HIV-1分子网络特征分析
Analysis on characteristics of HIV-1 molecular networks in men who have sex with men in Kunming, 2016-2018
中华流行病学杂志, 2020, 41(7): 1121-1125
Chinese Journal of Epidemiology, 2020, 41(7): 1121-1125
http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.cn112338-20190916-00676

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收稿日期: 2019-09-16
昆明市2016-2018年男男性行为人群HIV-1分子网络特征分析
李诗韵1 , 戴洁2 , 孙鹏艳2 , 李佑芳2 , 董莉娟2 , 陈会超2 , 金晓媚2 , 杨敏2 , 马艳玲2 , 陈敏2     
1. 昆明医科大学公共卫生学院 650500;
2. 云南省疾病预防控制中心性病艾滋病防制所, 昆明 650022
摘要: 目的 分析云南省昆明市2016-2018年MSM中HIV-1分子网络的特征,探讨HIV-1传播网络的危险因素,为干预的有效实施提供依据。方法 2016-2018年在昆明市连续收集新报告的感染HIV-1的MSM的样品540份,通过巢式PCR扩增HIV-1的pol区基因,按照最大似然进化树中bootstrap值> 95%和基因距离 < 3%构建分子网络,对研究对象进入网络和网络增长的相关因素进行分析。结果 459份样品获得pol序列,检测到7种HIV-1基因型,其中以CRF07_BC(49.2%,226/459)和CRF01_AE(40.3%,185/459)为主,其他基因型包括URFs(4.8%,22/459)、CRF08_BC(3.1%,14/459)、CRF55_01B(1.7%,8/459)、B亚型(0.7%,3/459)和CRF68_01B(0.2%,1/459)。共163条序列进入网络,入网率为35.5%(163/459),形成56个簇,簇内个体数在2~13个之间。对研究对象进入网络的影响因素分析,发现已婚和多性伴者在网络中检测到的比例较大;多因素logistic回归分析结果显示,性伴数是MSM感染者分子网络增长的影响因素;按照每年出现≥3个新增感染者的网络为活跃传播簇的标准,有6个传播簇可判定为活跃传播簇,外地、有STD史、离异和学生的MSM是活跃传播簇干预的关键对象。结论 昆明市MSM中HIV-1基因型日趋复杂,进入分子网络的相关因素包括已婚和多性伴,活跃传播簇中外地、有STD史、离异和学生MSM需要加强干预,本研究为分子网络运用于该人群的干预提供了基础。
关键词: 艾滋病病毒    男男性行为者    分子网络    
Analysis on characteristics of HIV-1 molecular networks in men who have sex with men in Kunming, 2016-2018
Li Shiyun1 , Dai Jie2 , Sun Pengyan2 , Li Youfang2 , Dong Lijuan2 , Chen Huichao2 , Jin Xiaomei2 , Yang Min2 , Ma Yanling2 , Chen Min2     
1. School of Public Health, Kunming Medical University, Kunming 650500, China;
2. Institute for AIDS/STDs Prevention and Control, Yunnan Provincial Center for Disease Control and Prevention, Kunming 650022, China
Abstract: Objective To analyze the characteristics of HIV-1 molecular network in men who have sex with men (MSM) from 2016 to 2018 in Kunming, Yunnan province, explore the risk factors associated with HIV-1 transmission network and provide evidence for the effective implementation of intervention. Methods A total of 540 samples of newly reported HIV-1 positive MSM were consecutively collected in Kunming from 2016 to 2018, the pol gene fragments were amplified by nested polymerase chain reaction (PCR). HIV-1 molecular networks were constructed according to the bootstrap value of the maximum likelihood evolutionary tree over 95% and the genetic distance less than 3%. The factors associated with the subjects entering network and network growth were further analyzed. Results Among 459 successfully sequenced samples, seven genotypes were found, in which CRF07_BC (49.2%, 226/459) and CRF01_AE (40.3%, 185/459) were predominant. Other genotypes included URFs (4.8%, 22/459), CRF08_BC (3.1%, 14/459), CRF55_01B (1.7%, 8/459), B (0.7%, 3/459) and CRF68_01B (0.2%, 1/459). A total of 163 sequences entered the network, with an entry rate of 35.5%(163/459), forming 56 clusters with the number of individuals in the cluster was between 2 and 13. The analysis of the factors associated with entering network showed that the MSM who married and had multiple homosexual partners were more likely to be found in HIV-1 molecular networks. Multivariate logistic regression analysis showed that the number of sexual partners was the factor for the growth of HIV-1 molecular network. According to the criteria for the emergence of three or more newly reported cases in every year, six transmission clusters were judged as active transmission clusters, in which MSM who were not Kunming natives, had sexually transmitted diseases (STD), were divorced and students were the key targets of intervention. Conclusions HIV-1 genotypes in MSM in Kunming were becoming complex, the risk factors associated with transmission networks in MSM in Kunming included being married and having multiple partners, the intervention targets in active transmission clusters included MSM who were not Kunming natives, had STD, were divorced and students. This study provided the basis for applying HIV-1 molecular networks to real-time intervention in this population.
Key words: HIV-1    Men who have sex with men    Molecular network    

近年来,HIV-1分子网络在艾滋病防治中的运用逐渐受到关注[1],其基本思路是通过确证的HIV-1感染者基因的关联性构建分子网络,以此作为传播网络的框架,挖掘传播的危险因素。西南地区MSM的HIV-1感染率(11.4%)高于其他地区(3.5%~4.8%)[2]。哨点监测结果显示2012-2015年云南省MSM的HIV感染率分别为4.61%、7.10%、5.60%和5.74%[3],针对该人群的艾滋病预防和控制工作具有较大的挑战性。本研究分析了2016-2018年昆明市MSM的HIV-1分子网络特征,为该人群的艾滋病防控提供指导。

对象与方法

1.研究对象:通过MSM社会组织的动员检测,连续收集2016-2018年昆明市新报告HIV-1感染的MSM血浆样品540份,同时收集研究对象的相关信息。

2.方法:

(1)HIV-1 RNA的提取:使用德国Qiagen公司的QIAamp Viral RNA试剂盒从140 μl血浆中提取HIV-1的病毒核糖核酸(RNA)。

(2)pol基因区扩增:通过巢式聚合酶链反应(polymerase chain reaction,PCR)扩增pol基因区1.2 kb的片段(蛋白酶区1~99个密码子和反转录酶区1~250个密码子)。扩增引物序列和反应条件按以前的文献报道[4]

(3)PCR扩增产物电泳鉴定和测序:使用1%琼脂糖凝胶电泳观察PCR产物条带,阳性样品送北京诺赛基因组研究中心有限公司纯化和测序。测序采用3个正向测序引物PROS3、RTAS、RTB和2个反向测序引物PROC1S、RT20S3,测序引物序列见以前的文献报道[4]

(4)序列整理和判定:用Sequencher 5.1软件对测序获得的片段进行拼接,用BioEdit 7.1软件进行多重序列比对和编辑。比对好的序列用MEGA 6.0软件中的neighbor-joining方法构建系统进化树,并确定基因亚型。

(5)分子传播网络构建:构建分子网络的pol序列中的耐药位点未进行预处理,将比对好的序列通过fasttree软件在GTR模型下构建最大似然(maximum likelihood,ML)系统进化树,计算进化树节点的bootstrap值。将生成的ML进化树和对应的序列导入ClusterPicker,按照bootstrap值>95%和基因距离<3%[5-7],提取传播簇。使用HyPhy 2.2.4软件在TN93模型下计算成簇的序列间的基因距离,按照最小基因距离法确定簇内序列的两两关系,通过Cytoscape 3.7.1软件实现传播网络的可视化。

3.统计学分析:采用Excel 2013软件录入研究对象信息,使用SPSS 19.0软件进行统计学分析。采用χ2检验单因素分析研究对象进入分子网络的相关因素,采用多因素logistic回归分析影响传播网络增长的相关因素,以P<0.05为差异有统计学意义。

结果

1.基本特征:2016-2018年昆明市报告的感染途径为男男性行为接触的病例分别为339、378和326例。纳入本研究的MSM为540例,获得序列的研究对象为459例,其中2016-2018年的研究对象分别为106、181和172例,分年度的抽样比例为31.3%(106/339)、47.9%(181/378)和52.8%(172/326),总的抽样比例为44.0%(459/1 043)。

具有序列的459例研究对象中,年龄(28.69±7.97)岁;以昆明市户籍为主,占69.7%(320/459);婚姻状况以未婚为主,占86.3%(396/459);汉族占76.0%(349/459);大专及以上占57.7%(265/459);商业服务占30.5%(140/459);有STD史的占9.8%(54/549)。按pol区基因分型,CRF07_BC占49.2%(226/459)、CRF01_AE占40.3%(185/459)、URFs占4.8%(22/459)、CRF08_BC占3.1%(14/459)、CRF55_01B占1.7%(8/459)、B亚型占0.7%(3/459)和CRF68_01B占0.2%(1/459)。

2.分子网络特征:共163条序列进入网络,入网率为35.5%,形成56个簇,簇内个体数为2~13个,网络中以CRF07_BC(49.7%,81/163)和CRF01_AE(36.8%,60/163)为主。对研究对象进入网络的影响因素分析(表 1),发现婚姻状况和性伴数差异有统计学意义(χ2=6.212,P=0.045;χ2=6.861,P=0.032)。已婚和多性伴者在网络中检测到的比例更大。

表 1 2016-2018年昆明市男男性行为人群HIV-1感染者进入网络和网络增长的影响因素分析

3. 2018年分子网络增长情况:随着年份的增加,分子网络呈现增长的情况(图 1)。在2016-2018年总的分子网络中,有36个簇包括了2018年新报告的感染者,其中含15个新出现的传播簇和21个在原有基础上有新进入个体的传播簇,在本研究中称为有变化的传播簇;另外20个簇在2018年没有发生变化,称为静止簇。

图 1 2016-2018年昆明市男男性行为人群HIV-1分子传播网络的变迁情况

进一步分析了2018年有变化的传播簇的影响因素(表 1),变量包括年龄、地区、职业、民族、婚姻状况、文化程度、是否有STD史、性伴数和pol区分型,多因素logistic回归分析结果显示,性伴数越多者,进入增长网络的比例越大,提示性伴数是MSM感染者传播网络增长的影响因素。

4.活跃传播簇分析:按照比上一年新增≥3个感染者为活跃传播簇的标准,2018年有6个活跃传播簇(图 2),分别是Cluster10、11、15、19、31和48。

图 2 2016-2018年昆明市男男性行为人群HIV-1分子网络活跃传播簇

在Cluster10、11和48中,处于核心或关键位置的18KMM149、18KMM191和18KMM124为云南省其他城市或外省的MSM,提示外地的MSM在昆明市更为活跃,是促进网络扩增的动力;在Cluster11中的17KMM025、Cluster31中的18KMM129和18KMM145以及Cluster48中处于核心位置的16KMM025均有STD史,提示具有STD史的MSM也是干预的重点。在Cluster10中的18KMM170、18KMM031和Cluster48中另一个处于核心位置的17KMM216均为离异的MSM,这些MSM可能同时存在同性和异性性行为,是潜在的桥梁人群。活跃传播簇中还存在学生感染者,如Cluster11中的18KMM200、Cluster19中的18KMM068和Cluster48中的16KMM066。

讨论

2016-2018年昆明市HIV-1感染的MSM中发现7种基因型,表明MSM中HIV-1基因型日趋复杂,其中以CRF07_BC和CRF01_AE为主,与国内大部分研究结果一致[5, 8-9],但与昆明市2009-2015年的调查相比[4],CRF07_BC所占比例上升,并超过了CRF01_AE,这一趋势与国内其他地区不同[10],提示可能存在新的HIV-1疫情变化。另外B亚型共3例,B亚型在MSM感染者中的比例逐渐下降,与国内大部分研究结果一致[11]

本研究通过构建分子网络,发现MSM中已婚和多性伴者更容易进入网络。MSM属于社会边缘人群,迫于社会和家庭压力,选择与异性结婚来掩盖身份,提示在有身份掩盖的情况下其高危性行为更加活跃,也加大了作为桥梁人群向配偶传播的风险[12-14];MSM拥有多个性伴意味着有多个“连接点”,更容易形成“HIV-1多重传播网络”,加速HIV-1的流行[15]。2018年昆明市MSM传播网络增长的多因素logistic回归分析结果进一步显示,性伴数>5个是MSM传播网络增长的影响因素,这与国内多数研究结果一致[16-17]。多性伴是该人群的一个显著特征,也是该人群干预的难点问题。

分子网络分析的目的在于通过分子网络推断出相关的传播危险因素,从而采取对应的干预措施。针对本研究发现进入网络的相关因素,在干预中应更关注已婚和多性伴的MSM,除常规的干预措施外,需要考虑提供暴露前预防用药的服务,推动暴露前预防的使用并坚持使用安全套,目前云南省已开展了该项工作的试点和评估,以期通过实施层面的研究,取得进一步扩大运用的措施。

分子网络的运用还需要进一步开展个案调查分析,深入了解活跃传播簇的传播风险,采取针对性的措施以有效控制网络的进一步扩大。对发现的6个活跃传播簇的分析,发现外地、有STD史、离异和学生的MSM在网络中起到了关键作用。因此,需要加强对外来高危人群的干预覆盖,为其提供必要的咨询和检测服务;加强对MSM的STD检查和转介治疗服务;对于有同性和异性性行为的MSM应加强性健康的教育,防止其作为桥梁人群传播艾滋病;学校的艾滋病防治应关注男男性行为的问题,进一步加强学校艾滋病预防工作的探索,建立全方位的性教育模式。

综上所述,昆明市MSM中HIV-1基因型日趋复杂,通过基线的分子网络分析,发现已婚和多性伴是进入分子网络的相关因素,而性伴数>5个是MSM感染者传播网络增长的影响因素,活跃传播簇的个案分析进一步提示外地、有STD史、离异和学生MSM是干预的重点,本研究为加强昆明市MSM的干预提供了有针对性的信息。

利益冲突  所有作者均声明不存在利益冲突

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