Optimization of HIV clinical care through bio- and healthinformatics in the global epidemic Optimering av HIV behandling genom bio och hälsoinformatik i den globala hiv epidemin Behandling av humant immunbrist virus (hiv) infektion har lett till en dramatisk minskning i sjuklighet och dödlighet. Dock finns vissa hot mot den långsiktiga behandlingseffekten, framför allt resistens-utveckling och biverkningar. Vi har tidigare utvecklat en mycket stor databas med >55.000 europeiska patienter där information om behandling och dess effekt finns. Genom att använda oss av bioinformatiska metoder har vi utvecklat ett system som kan välja ut den bästa behandlingen efter en terapisvikt. Dock har nya hiv läkemedel tillkommit och ny kunskap om att även den infekterade personens gen-uppsättning har betydelse för vilken resistens och biverkningar som kan uppstå. Vi kommer därför att utvidga kunskapen om detta genom lägga till nya data om virusets och den infekterade personens genuppsättning. Hiv behandlingen används även framgångsrikt i låg-medel inkomst länder. P.g.a knappa ekonomiska resurser kan dock inte patienterna följas med laboratoriemetoder på samma sätt som i Europa. Detta har medfört att multiresistens har blivit vanligt och att smitta med resistent virus blir allt vanligare. Vi kommer därför att på basis av ett samarbete med Etiopien ta fram en ett flödesschema, en s.k. klinisk algoritm, med vilken vi avser att kunna identifiera de etiopiska patienter där behandlingen börjar svikta utan att behöva använda dyra laboratorie-metoder. Dessutom avser vi att utveckla vår bioinformatiska metod så att den anpassas till afrikanska förhållanden och där målsättningen är att metoden ska kunna hjälpa till att välja den bästa behandlingen efter en terapisvikt utan att resistens-testning behöver göras. Om denna kliniska algoritm och en sådan bioinformatisk metod kan tas fram bedömmer vi att dessa kan komma vara mycket betydelsefulla i målsättningen att hiv behandlingen även i framtiden ska vara framgångsrik i alla länder. The project aim at studying transmitted and acquired HIV drug resistance and to develop a clinical algorithm for identifying patients who fail antiretroviral therapy (ART) and a bioinformatics engine which will predict the best HIV drug combination to use after failure. The study is based on two large HIV cohorts; Swedish/EuResist and the Ethiopian ACM. The EuResist includes >55.000 patients and the ACM 800 patients from 7 geographically distinct sites in Ethiopia. We have earlier shown that our bioinformatic approach is better than other available methods for the choice of HIV drugs after failure. We will now further develop it by introducing three new scientific aspects: resistance to new categories of HIV drugs, epitope mapping and HLA-testing, into our research. For Africa, biostatistics based on the unique Ethiopian cohort, a clinical algorithm will be developed with which patients who fail therapy can be identified without costly laboratory assays. Also, African treatment data will feed the bioinformatic engine with the aim of developing methodology which can predict the best drug combination to use without resistance testing. If the project succeeds, the algorithm and the engine will be freely available on the internet and are likely to have a major impact on clinical care and research in the global HIV epidemic.