Molekylär analys av hivkluster

Molekylär analys av hivkluster kan ge viktig information om spridningen av hivvirus. En studie från New York visar att traditionell kontaktspårning bara träffar rätt i cirka hälften av fallen. Även om resultaten inte är direkt överförbara till Sverige så är det troligt att preventionsarbetet i Sverige skulle kunna förbättras om analys av smittkluster skulle vara en integrerad del av kontaktspårningen.

Om detta skriver Jan Albert professor på Karolinska Universitetssjukhuset.

Den artikel som här följer av professor Jan Albert skulle ha varit skriven av mig själv utifrån en liten konferens i Paris i somras, snarast en workshop med något hundratal deltagare. Denna ”HIV transmission workshop” har en tio-femton år på nacken eller kanske fler och jag har varit med på åtskilliga. Jan Albert har varit med på ännu fler och han har varit och är en av de tongivande inom forskningsområdet ifråga. Därför har jag bett Jan Albert skriva nedanstående artikel.

Den kontaktspårning som åtminstone i Sverige och många andra länder skall göras kan fastställa vem den aktuella personen har haft sex med, men sällan med säkerhet vem han eller hon har blivit smittad av. Till skillnad från kontaktspårning kan molekylärvirologi med betydande säkerhet visa från vem eller från vilket kluster man fått sin smittsamma sjukdom.

Med detta lämnar jag ordet åt professor Jan Albert.

/Lars Moberg, medicinskt ansvarig, Noaks Ark

 

Molekylär analys av hivkluster – Vad är det och vad är det bra för?

Bakgrund
Inom sjukvården används molekylära typningar av mikroorganismer för att kartlägga spridning och utbrott. Metoderna används också inom forskningen. För hiv har den kliniska användningen av molekylära typningar varit begränsad bland annat av integritetsskäl. Detta trots att viruset lämpar sig mycket väl för typningsanalyser eftersom dess arvsmassa förändrar sig mycket fort. Inom hivfältet används ofta ordet smittkluster, som avser en grupp virusstammar som på något sätt är evolutionärt eller epidemiologiskt länkade (1). Denna text syftar till att kort förklara vad hivkluster är, hur klusteranalys går till och vilket värde den kan ha. Det ska nämnas att ordet kluster i detta sammanhang kommer från engelskas ”cluster – a group of similar things or people positioned or occurring closely together”. Denna betydelse återfinns inte i Svenska Akademins Ordbok som istället tar upp företagskluster, molekylkluster mm.

Ända sedan Darwin beskrev arternas ursprung har klassificering och gruppering (alltså klustring) av biologiska organismer använts för att förstå deras ursprung, relationer och evolution. Denna klassificeringen har alltmer kommit att baseras på analys av DNA efter det att Watson och Crick 1953 visade att arvsanlaget består av DNA. För högre stående organismer finns det artbarriärer som gör att den biologiska mångfalden kan indelas i tydliga kategorier eftersom olika arter inte kan få fertil avkomma. För virus är dessa barriärer mindre tydliga då de inte förökar sig sexuellt.  Dessutom har virus en hög mutationshastighet och förmåga att anpassa miljöförändringar. Av dessa skäl är den genetiska mångfalden hos många virus, inklusive hiv, mycket stor och dessutom kontinuerlig istället för tydligt uppdelad. Detta gör att definitionen av virusarter och viruskluster är utmanande, men samtidigt lämnar den snabba evolutionen tydliga spår i virus arvsmassa vilket gör det möjligt att studera deras transmissionsdynamik och epidemiologi.

Ett hivkluster kan beskrivas som en grupp hivstammar vars arvsmassa är genetiskt besläktade eftersom det finns en epidemiologisk länk mellan dem, det vill säga något slags direkt eller indirekt smittsamband. Det finns ingen enhetlig definition på ett hivkluster (1). Ett kluster kan bestå av hiv hos två personer, där den ena nyligen smittats av den andra, alltså ett direkt smittsamband som ligger nära i tiden. Men ett kluster kan också bestå av hiv från en större grupp personer där hiv spridit sig under lång tid, såsom vid utbrotten bland missbrukare i Östeuropa. I det senare fallet är smittsambandet komplext, men det finns en gemensam nämnare i och med att har utbrottet startat med en enda infekterad person varifrån infektionen i många led spridits till alla många andra personer. Den gemensamma nämnaren, dvs starten på utbrottet, kan ligga decennier tillbaka i tiden. I sådana stora och gamla hivkluster går det oftast att identifiera undergrupper, dvs subkluster.

 

Hur identifieras ett hivkluster?
I denna text finns inte möjlighet att gå in på alla detaljer i den molekylärepidemiologiska undersökning som används för att identifiera hivkluster. Kortfattat så analyseras blodprover från de personer som ska undersökas och från relevanta kontrollpersoner. Från dessa blodprov bestäms (sekvenseras) hela eller delar av hivs arvsmassa med någon av flera tillgängliga metoder (Sanger sekvensering, Illumina next-generation sequencing [NGS], etc). Sekvenserna jämförs med fylogenetiska metoder, av vilka det också finns många varianter (neighbor-joining, maximum likelihood, Bayesian inference, etc.). Vanligtvis så innebär den fylogenetiska analysen att man beräknar ett hiv-släktskapsträd. Sista steget i undersökningen är att identifiera kluster av hivstammar i dessa släktskapsträd.

Eftersom det inte finns någon enhetlig definition på ett hivkluster så behöver forskare och molekylärepidemiologer anpassa vad de betraktar som ett kluster beroende på vad de vill undersöka (1). Detta kan tyckas rörigt, otydligt och subjektivt och är därmed också något som diskuteras bland ”experter” som kan ha olika uppfattningar om vad hivkluster är och hur de ska identifieras. Det finns många olika sorts släktskapsmått mellan arvsmassor som kan användas för att identifiera kluster. Oftast bygger dessa metoder på något av följande: 1) Hur likt arvsmassan för hivstammar inom gruppen är jämfört med stammar som ligger utanför klustret; 2) Hur tydligt (statistiskt säkerställt) en grupp hivstammar kan särskiljas från stammar som ligger utanför klustret; eller 3) Kombinationer av 1 och 2. De olika metoderna att identifiera kluster har alla sina fördelar och nackdelar, men ingen är solklart överlägsen de andra. I slutändan är det frågeställningen som bör avgöra hur kluster definieras.

 

Exempel på undersökningar baserade på hivkluster
Små kluster: Ett exempel på analys av små hivkluster är när hivstammar jämförs i rättsmedicinskt syfte för att bedöma om en person kan ha överfört hiv till en eller flera andra personer på ett olagligt sätt. Även om ”kriminalisering” av hiv smittspridning har många kritiker, inklusive UNAIDS, så förekommer sådana rättsfall både i Sverige och på andra håll i världen. Så länge detta pågår så menar UNAIDS och andra expertorganisationer att molekylärepidemiologi kan tillföra viktig information i en utredning (2). Detta framförallt eftersom en åtalad person kan frikännas om hivstammarna hos de inblandande är tydligt olika. Ett annat exempel på analys av små hivkluster är den epokgörande HPTN052-studien som visade att framgångsrik bromsmedicinering minskar smittsamheten med minst 96 procent (3). Studien utsågs av tidskriften Science till 2011-års viktigaste vetenskapliga upptäckt alla kategorier. En viktig del i studien var att varje smittöverföring undersöktes molekylärt för att säkerställa att den skett inom de par som ingick i studien. I 29 procent av fallen upptäcktes att smittkällan inte var den förväntade, d.v.s. den partner som hade fått bromsmedicinering. Sådana fall räknades bort i analyserna. Utan de molekylära klusterundersökningarna hade man inte kunnat fastställa hur effektivt bromsmedicinering förhindrar smittöverföring.

Medelstora kluster: Det finns ett stort antal vetenskapliga artiklar som studerat olika aspekter av smittspridning av hiv och prevention genom analys av smittkluster i större populationer. Ett relativt tidigt exempel var Leigh Brown och medförfattare som använde data från rutinmässigt hivresistenstest på cirka 15 000 patienter i Storbritannien (4). De fann att smittspridningsmönstret var mycket heterogent med många små och enstaka stora kluster. Författarna menade att detta innebar att allmänna smittskyddsåtgärder skulle vara mindre effektiva än riktade insatser mot stora och snabbt växande kluster, t.ex. via kontaktspårning. En annan engelsk undersökning visade att relativt stor andel män som rapporterat heterosexuell smittväg återfanns i kluster som i övrigt bestod av män som rapporterat sex med män (5). Detta talade för att traditionell epidemiologi tenderar att underskatta betydelsen av smittspridning mellan män och överskatta andelen män som infekterats heterosexuellt. Smitta mellan transmissionsgrupper och över nationsgränser i Norden har undersökt på liknande sätt.

Stora kluster: Analys av kluster bland globala hivstammar har använts för att förstå hur viruset har spritts över världen. Gilbert och medarbetare visade hur den stora epidemin bland MSM och andra grupper i USA och Europa kunde spåras till Haiti dit viruset kom från Centralafrika på 1960-talet och sedan snabbt spreds till USA (6). Med liknande metoder har vi visat att utbrottet bland missbrukare i Stockholm 2007 hade sitt upphov i missbrukarutbrottet i Helsingfors runt år 2000 (7).

Sammanfattning
Molekylär analys av hivkluster kan ge viktig information om spridningen av viruset i tid och rum. Epidemiologer har hörts säga ”vad kan molekylärepidemiologi lära mig som jag inte redan visste”. Det finns nog en viss sanning i detta påstående, men det finns också studier som visar på motsatsen. Till exempel visar en nylig studie från New York att traditionell kontaktspårning bara träffar rätt i cirka hälften av fallen (8). Även om resultaten inte är direkt överförbara till Sverige så är det troligt att preventionsarbetet i Sverige skulle kunna förbättras om analys av smittkluster skulle vara en integrerad del av kontaktspårningen.

 
Jan Albert, professor, överläkare
Institutionen för Mikrobiologi, Tumör- och Cellbiologi, Karolinska Institutet
Klinisk Mikrobiologi, Karolinska Universitetssjukhuset

 

 

Referenser

1. Hassan AS, Pybus OG, Sanders EJ, Albert J, Esbjornsson J. Defining HIV-1 transmission clusters based on sequence data. AIDS 2017;31:1211-22.
2. Joint United Nations Programme on HIV/AIDS (UNAIDS). UNAIDS guidance note on ending overly broad HIV criminalisation. Geneva: UNAIDS; 2013. http://www.unaids.org/sites/default/files/media_asset/20130530_Guidance_Ending_Criminalisation_0.pdf
3. Cohen MS, Chen YQ, McCauley M, Gamble T, Hosseinipour MC, Kumarasamy N, Hakim JG, Kumwenda J, Grinsztejn B, Pilotto JH, Godbole SV, Mehendale S, Chariyalertsak S, Santos BR, Mayer KH, Hoffman IF, Eshleman SH, Piwowar-Manning E, Wang L, Makhema J, Mills LA, de Bruyn G, Sanne I, Eron J, Gallant J, Havlir D, Swindells S, Ribaudo H, Elharrar V, Burns D, Taha TE, Nielsen-Saines K, Celentano D, Essex M, Fleming TR, Team HS. Prevention of HIV-1 infection with early antiretroviral therapy. N Engl J Med 2011;365:493-505.
4. Leigh Brown AJ, Lycett SJ, Weinert L, Hughes GJ, Fearnhill E, Dunn DT, Collaboration UHDR. Transmission network parameters estimated from HIV sequences for a nationwide epidemic. J Infect Dis 2011;204:1463-9.
5. Hue S, Brown AE, Ragonnet-Cronin M, Lycett SJ, Dunn DT, Fearnhill E, Dolling DI, Pozniak A, Pillay D, Delpech VC, Leigh Brown AJ, Resistance UKCoHD, the Collaborative Hiv A-HIVDRN. Phylogenetic analyses reveal HIV-1 infections between men misclassified as heterosexual transmissions. AIDS 2014;28:1967-75.
6. Gilbert MT, Rambaut A, Wlasiuk G, Spira TJ, Pitchenik AE, Worobey M. The emergence of HIV/AIDS in the Americas and beyond. Proc Natl Acad Sci U S A 2007;104:18566-70.
7. Skar H, Axelsson M, Berggren I, Thalme A, Gyllensten K, Liitsola K, Brummer-Korvenkontio H, Kivela P, Spangberg E, Leitner T, Albert J. Dynamics of two separate but linked HIV-1 CRF01_AE outbreaks among injection drug users in Stockholm, Sweden, and Helsinki, Finland. J Virol 2011;85:510-8.
8. Wertheim JO, Kosakovsky Pond SL, Forgione LA, Mehta SR, Murrell B, Shah S, Smith DM, Scheffler K, Torian LV. Social and Genetic Networks of HIV-1 Transmission in New York City. PLoS Pathog 2017;13:e1006000.