background image

1

Causes and consequences of 

immune dysfunction in the 

virologically controlled HIV 

patient

background image

2

Morbidity and mortality in the virologically 

controlled patient

Patients who have achieved long-term viral load control on HAART are 

now increasingly experiencing premature onset of diseases associated 

with aging, such as 

cardiovascular (CV) disease

non-AIDS cancers 

liver disease

renal disease

These serious non-AIDS diseases are being observed at an excess rate 

compared to the general population

Persistent HIV-induced immune dysfunction appears to be associated 

with this excess

Engels EA. AIDS 2009; 23:875-885.

background image

3

Morbidity and mortality in the virologically 

controlled patient

This slide set summarizes the following topics:

Changes in the patterns of morbidity and mortality in HIV-infected 

patients since the introduction of HAART

Excess risk of serious disease and death vs the general population, 

despite virologically effective HAART

The association between CD4+ T-cell count and chronic immune 

activation with risk of serious non-AIDS disease/death

Limitations of HAART in restoring immune function

Potential mechanisms that may play a role in causing serious non-

AIDS diseases, such as CV disease, non-AIDS cancers and liver 

disease

Promising directions for ongoing and future research

background image

4

Mortality and morbidity in the 

modern HAART era

background image

5

Adapted from Lohse N, et al.  Ann Intern Med 2007;146:87–95. 

P

ro

b

a

b

il

it

y

 o

s

u

rv

iv

a

l

Pre-HAART 
(1995–1996)

Early HAART 
(1997–1999)

Survival from age 25 years (N=3,990)

1

0.75

0.5

0.25

0

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

Age, years

Late HAART 
(2000–2005)

Population 
controls

Patients in the HAART era have at least a 10-year 

shorter expected survival than age- and gender-

matched controls

background image

6

Life expectancy of HIV-infected patients in the 

HAART era remains shorter than that of the 

general population*

Cohort(s)

Country

Patient 

population
Time period

Impact of HIV infection on survival

APROCO and 

Aquitaine

1

France

2,435 HIV-

infected
patients
1997–2005

• Age- and gender-adjusted overall 

mortality 7-fold higher in HIV+ vs general 

population

DHCS

2

Denmark

3,990 HIV-

infected
patients
1995–2005

• Median survival after age 25 years for 

HIV+ was only 20 years vs ~51 years for 

general population

CASCADE

3

Europe,
Canada,
Australia

7,680 HIV-

infected
patients with
known dates of
seroconversion
Up to 2006

• Similar mortality to the general 

population in the initial 5 years from 

seroconversion, but a significant mortality 

excess in HIV patients over the longer term 

(5.2% in the first 10 years after 

seroconversion among patients 15–24 

years of age)

* HIV-negative age- and gender-matched controls

1. Lewden C, et al. JAIDS 2007; 46:72-77.

2. Lohse N, et al. Annals of Internal Medicine 2007; 46:87-95.

3. Porter K, et al. 15

th

 CROI 2008; Abstract 14.

background image

7

Survival on HAART is similar to the general 

population only if CD4+ counts are ≥500 

cells/mm

3

 for ≥6 years

Lewden C, et al. J Acquir Immune Defic Syndr 2007; 46:72–77.

* Standardized mortality ratio =
 (adjusted for age and gender)

APROCO and Aquitaine cohorts

S

ta

n

d

a

rd

iz

e

d

 m

o

rt

a

li

ty

 r

a

ti

o

*

Years with CD4+ T-cell count ≥500 

cells/mm

3

Mortality in HIV-infected patients 

Mortality in general population

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

0

1

2

3

4

5

6

7

N=2,435

background image

8

An emerging model of HIV-induced immune 

dysfunction

Continued 

Uncontrolled viral 

replication and 

CD4+ depletion

Death from 

AIDS/OIs

H

A

A

R

T

D

e

cr

e

a

se

d

 v

ir

a

lo

a

d

/

in

cr

e

a

se

d

 C

D

4

+

 T

-c

e

ll

 

co

u

n

t

U

n

d

e

te

ct

a

b

le

 v

ir

a

lo

a

d

Pre-HAART era

1-4

Current HAART era

5,6

Shift to non-AIDS 

related causes of 

morbidity/ 

mortality e.g.

Heart disease

Non-AIDS 

cancers

Liver disease

V

ir

a

re

p

li

ca

ti

o

n

/G

A

LT

 

d

e

st

ru

ct

io

n

In

cr

e

a

se

d

 v

ir

a

lo

a

d

/d

e

cr

e

a

se

d

 

C

D

4

+

 T

-c

e

ll

 c

o

u

n

t

Initial HIV

Infection

1. Selik RM, et al. AIDS 2002; 29:378–387. 2. Baker RK, et al. JAIDS 2006; 43:27–34. 3. Smit C, et al. 

AIDS 2006; 20:741–749. 

4. Centlivre M, et al. AIDS 2007; 21:1–11. 5. Jacobson LP, et al. Curr HIV/AIDS Rep 2004; 1:74–81. 6. Aiuti 

F, et al. AIDS Rev 2006; 8:88–97.

background image

9

HOPS cohort: Deaths in the HIV patient 

population are increasingly due to non-AIDS-

related causes

P<0.001 1996 vs 2004

Palella FJ, Jr., et al. J Acquir Immune Defic Syndr 2006; 43:27–34.

1997

1996

1998

1999

2000

2001

2002

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

2003

2004

13

27

27

15

34

36

39

3
6

43

Year

N=6,945

P

e

rc

e

n

ta

g

e

 o

d

e

a

th

s

 

a

tt

ri

b

u

te

d

 t

o

 

n

o

n

-A

ID

S

-r

e

la

te

d

 c

a

u

s

e

s

background image

10

SMART study: Most deaths were due to

non-AIDS-defining events

SMART Study Group. NEJM 2006; 355: 2283–96.

0

5

10

15

20

25

30

Unknown

Opportunistic disease

Non-AIDS cancer

CV disease

Infection

Hepatic complications

Renal complications

Substance abuse

Accident/violent death

COPD

Hematological

Digestive system

CNS disease

Respiratory disease

Percent of deaths

N=5,472 (85 deaths)

background image

11

Mortality data from other cohorts confirm 

increasing non-AIDS causes of death in HIV 

patient population

D:A:D (Europe, Australia, USA)

1

23,441 HIV-infected patients, followed 

up 1999–2004

855 of 1,246 deaths (69%) were non-

AIDS related

1. Weber R, et al. Arch Intern Med 2006; 166:1632–1641. 2. Hessamfar-Bonarek M, et al. 15th CROI 2008; Poster 666. 

3. Lewden C, et al. Int J Epidemiol 2005; 34:121–30. 4. Bonnet F, et al. Clin Infect Dis 2009; 48:633–9.

AIDS-

related

Other

Liver-

related

CV or other 

heart 

diseases

Non-AIDS 

cancers

33.8

%

31.1

%

14.5

%

11.0

%

9.4%

2005 Mortalité survey (France)

2–4

1,042 HIV-infected patients

The proportion of deaths due to non-

AIDS causes increased vs the 2000 

survey

Leading non-AIDS causes of death in 

2005 were

non-AIDS cancers

hepatitis C 

CV disease

AIDS related

Non-AIDS related

53

64

47

36

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

2000

2005

background image

12

Increasing incidence of non-AIDS 

hospitalizations confirmed in UK and US clinics

Brighton and Sussex University Hospitals (UK)

1

More than half (80/150) of HIV patient hospital admissions in 2006 were 

non-HIV related

Most admissions in the pre-HAART era were due to an AIDS-defining illness

HOPS (USA)

2

7,155 HIV-infected patients in 10 US clinics

1. Soni S, et al. 14th BHIVA Conference 2008; Abstract P128.

2. Buchacz K, et al. AIDS 2008; 22:1345–1354.

%

 h

o

s

p

it

a

li

za

ti

o

n

s

AIDS opportunistic infections

Chronic end-organ disease conditions

31.0

9.5

7.2

14.3

0

5

10

15

20

25

30

35

1994-1996

2003-2005

background image

13

Coronary heart disease incidence in young HIV-

infected patients is higher than in non-HIV-

infected counterparts

Currier JS, et alJ Acquir Immune Defic Syndr 2003; 33:506–512.

California Medicaid population 1994–2000

(N=3,083,209)

 *Relative risk (HIV infected vs HIV uninfected), P<0.05

Non-HIV infected (N=3,054,696)

HIV infected (N=28,513)

Age category

6.46

5.55

7.79

4.29

6.12

3.69

2.78

2.26

1.51

1.60

0.76

1.64

0.11

0.77

Men

25–34*

18–24*

35–44 45–54* 55–64* 65–74* 75+

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

In

c

id

e

n

c

e

 p

e

1

0

0

 p

e

rs

o

n

-y

e

a

rs

25–34*

18–24*

35–44* 45–54 55–64* 65–74

75+

0

Women

7.42

8

In

c

id

e

n

c

e

 p

e

1

0

0

 p

e

rs

o

n

-y

e

a

rs

6.30

4.81

5.43

6.49

4.55

2.58

2.21

1.03

1.72

0.42

0.64

0.16

0.40

1

2

3

4

5

6

7

background image

14

Cohorts show an excess risk of non-AIDS 

morbidity in HIV-infected patients vs the 

general population

Cohort/Patient 

population/Time period

Impact of HIV infection on risk

SHCS (Switzerland)

1

7,304 HIV-infected patients*

1985–2002

 

 

 Non-AIDS cancers

 17-fold   Hodgkin’s lymphoma

Italian Registry of AIDS

2

12,104 HIV-infected patients 

Up to 1998

 

 

 Non-AIDS cancers

 including anal cancer, lung cancer, brain tumors, Hodgkin’s 

lymphoma, and leukemias

Linked population-based 

AIDS and cancer registry 

data (USA)

3

 

57,350 HIV-infected patients

1996–2002

 

 

 Non-AIDS cancers

 including Hodgkin’s lymphoma (standardized incidence ratio [SIR]: 

5.6), lung cancer (2.6), and liver cancer (2.7)

ASD and HOPS (USA)

4

54,780 HIV-infected patients

1992–2003

 

 

 Non-AIDS cancers

 including anal cancer (SIR: 42.9), vaginal cancer (21.0), Hodgkin’s 

lymphoma (14.7), liver cancer (7.7), lung cancer (3.3), and melanoma 

(2.6)

VACS (USA)

5

33,420 HIV-infected veterans**

1997–2004

 

 

 Liver disease and renal disease

* vs general population standardized for, age, gender, and reporting period
** vs age-, gender-, and race-matched HIV-uninfected veterans

1. Clifford GM, et al. J Natl Cancer Inst 2005; 97:425–432.

2. Dal Maso L, et al. Br J Cancer 2003; 89:94–100.

3. Engels EA, et al. Int J Cancer 2008; 123:187–194.

4. Patel P, et al. Ann Intern Med 2008; 148:728–736.

  5. Goulet JL, et al. Clin Infect Dis 2007; 45:1593–1601.

background image

15

Mortality and morbidity in the modern HAART 

era: Summary

Despite virologic suppression, patients in the HAART era still have at 

least a 10-year shorter expected survival than age- and gender-

matched controls

1

Expected survival is closely associated with CD4+ T-cell counts

if patients on HAART reach CD4+ T-cell counts of ≥500 cells/mm

3

 for ≥6 years, 

survival can be similar to the general population

2

Mortality and morbidity in the HIV patient population are 

increasingly due to non-AIDS-related causes,

3–8

 e.g.

liver-related diseases

cardiovascular/other related heart diseases

non-AIDS cancers

Several cohorts show an excess risk of non-AIDS morbidity in HIV-

infected patients vs the general population

9–13

 

1. Lohse N, et al.  Ann Intern Med 2007;146:87–95. 2. Lewden C, et al. J Acquir Immune Defic Syndr. 2007;46:72–77.

3. Palella FJ, Jr., et al. J Acquir Immune Defic Syndr 2006; 43:27–34. 4. SMART Study Group NEJM 2006; 355: 2283–96.

5. Weber R, et al. Arch Intern Med 2006; 166:1632–1641. 6. Hessamfar-Bonarek M, et al. 15th CROI 2008; Poster 666. 

7. Lewden C, et al. Int J Epidemiol 2005; 34:121–30. 8. Bonnet F, et al. Clin Infect Dis 2009; 48:633–9.

9. Clifford GM, et al. J Natl Cancer Inst 2005; 97:425–432. 10. Dal Maso L, et al. Br J Cancer 2003; 89:94–100.

11. Engels EA, et al. Int J Cancer 2008; 123:187–194. 12. Patel P, et al. Ann Intern Med 2008; 148:728–736.

13. Goulet JL, et al. Clin Infect Dis 2007; 45:1593–1601.

background image

16

Association of immune response 

with serious non-AIDS diseases 

background image

17

Immunologic response to HAART is an 

independent predictor of clinical outcome

1–3

A lack of immunologic response 

3–9 months after HAART initiation 

in patients who respond 

virologically was shown to be 

associated with adverse long-term 

clinical outcomes

1

Higher on-treatment CD4+ T-cell 

counts have been associated with 

lower rates of non-AIDS diseases 

and AIDS

2

Mortality rates for AIDS-defining 

cancers were 20.1 vs 0.1 per 1,000 

patient-years and for non-AIDS-

defining cancers were 6.0 vs 0.6 

per 1,000 patient-years when the 

current CD4+ T-cell count was <50 

vs >500 cells/mm

3

, respectively

3

1. Tan R, et alJ Acquir Immune Defic Syndr 2008; 47:553–558.  

2. Baker JV, et al.  AIDS 2008; 22:841-848.

3. Monforte A, et al. AIDS 2008; 22:2143–2153.

background image

18

Proportion of deaths from non-AIDS causes is 

increasing, but at CD4+ T-cell counts below 

normal

Bonnet F, et al. Clin Infect Dis 2009; 48:633–9.

Lewden C, et al. JAIDS 2008; 48; 590-8.

2000 (N=964 
deaths)

2005 (N=1,042 
deaths)

42

205

227

338

337

156

Most recent CD4+ T-

cell count prior to 

death (2005)

0

10

20

30

40

50

% of deaths

AIDS

Non-AIDS 

cancer

Liver 

related

Cardiovascular

Suicide

Non-AIDS-

defining

 infection

-11%

+6%

+2%

+1%

+1%

-3%

Difference in % 

deaths between 2000 

and 2005

background image

19

SMART 

D:A:D

CASCADE*

FIRST

VACS

D:A:D

CASCADE

FIRST

Aquitaine

SMART

D:A:D

CASCADE

FIRST

SMART

FIRST

VACS

Cohorts/clinical studies suggest lower CD4+ T-cell 

counts are associated with higher rates of non-

AIDS clinical events

Cardiovascular 

disease

Non-AIDS cancer

Liver Disease

Renal disease

Goulet JL, et al. Clin Infect Dis 2007; 45:1593–1601. 

Weber R, et al. 12th CROI, Abstract 595.

CASCADE Collaboration, AIDS 2006; 20:741–749.

Baker JV, et al. AIDS 2008; 22:841–848.

Weber R, et al. Arch Intern Med 2006; 166:1632–1641.

Bruyand M, et al. 15th CROI, Abstract 15.

El Sadr WM, et al. N Engl J Med 2006; 355:2283–2296.

* Cardiovascular disease or type 2 diabetes; 

 Vascular disease

Causes of 
morbidity/
mortality: 

Studies 
suggestin

associatio
n with 
lower 
CD4+ 
count:

background image

20

Current CD4+ T-cell count 

(cells/mm

3

)

Philips A . AIDS 2008; 22:2409–2418. 

1. CASCADE Collaboration. AIDS 2006; 20:741–749. 2. Weber R, et al. Arch Intern Med 2006; 166:1632–1641.

R

a

te

 p

e

1

0

0

 p

a

ti

e

n

t-

y

e

a

rs

(9

5

%

 C

l)

CASCADE

1

 

(N=7,680 [ART-

naive]; 

1,938 deaths)  

Non-AIDS causes

1.6

1.2

0.8

0.4

0.0

D:A:D

2

(N=23,441; 

1,246 deaths) 

≥500  

200–

349

All causes

0.0

1.6

1.2

0.8

0.4

CASCADE and D:A:D: Higher rates of death 

from non-AIDS causes at lower CD4+ T-cell 

counts

350–

499

≥500  

200–

349

350–

499

background image

21

CASCADE: Lower risk of death from serious 

non-AIDS diseases if CD4+ T-cell counts are 

higher

CASCADE Collaboration. AIDS 2006; 20:741–749.

N=7,680 ART-naive patients

1,938 deaths (1997–2003)

Category

Hazard ratio* (95% CI) 

* per 100 cells/mm

3

 higher latest CD4+ T-cell count

† including accidents, suicide, overdose

(Un-)intentional

Cardiovascular disease/
diabetes mellitus

Unknown

Organ failure

Hepatitis/liver related

Other infections

Non-AIDS cancer

0.86

0.81

0.9

0.83

0.95

0.89

0.8
6

0.5

1.5

Lower risk

Higher risk

background image

22

Baker JV, et al AIDS 2008; 22:841–

848.

Category

Patients

Hazard ratio (95% CI)

Liver

CV

Renal

Cancer
(non-AIDS)

14

24

14

32

0.1

1

10

Lower risk

Higher risk

0.87
1.02

0.85
0.91

0.63
0.71

0.81
0.82

Univariate

Multivariate

FIRST study: Risk for non-AIDS diseases is lower 

in HIV-infected patients who have higher CD4+ T-

cell counts

* per 100 cells/mm

3

 higher latest CD4+ T-cell count; multivariate 

hazard ratios adjusted for latest HIV RNA and baseline 
covariates: age, sex, race/ethnicity, prior AIDS, and HBV and 
HCV co-infection

N=1,397 ARV-naive 
patients

Hazard ratio* (95% CI) 

background image

23

Philips A . AIDS 2008; 22:2409–2418.

Non-AIDS cancer: 

Lower

 risk consistently 

associated with 

higher 

CD4+ T-cell counts

* Adjusted hazard ratio per 100 cells/mm

3

 higher latest 

CD4+ T-cell count for the association between latest CD4+ T-
cell count and risk of non-ADIS cancers or deaths from non-
AIDS cancers

Adjusted hazard ratio

(95% CI)* 

Number 

of 

events

Includes 

non-fatal

32 

255

46

49

FIRST

(N=1,39

7)

D:A:D

(N=23,44

1)

CASCADE

(N=7,680)

SMART

(N=5,472)

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6

 Yes

 Yes

 No

 No

background image

24

 14

27

18

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8 0.9 1.0

1.2

1.5

Number 

of 

events

Includes 

non-

fatal

 Yes

 Yes

 No

Renal disease: 

Lower

 risk consistently 

associated with 

higher

 CD4+ T-cell counts

Adjusted hazard ratio

(95% CI)* 

Philips A . AIDS 2008; 22:2409–2418.

* Adjusted hazard ratio per 100 cells/mm

3

 higher latest 

CD4+ T-cell count for the association between latest 
CD4+ T-cell count and risk of renal disease or deaths from 
renal disease

FIRST

(N=1,39

7)

D:A:D

(N=23,44

1)

SMART

(N=5,472)

background image

25

SMART

(N=5,472)

D:A:D

(N=23,4

41)

Cardiovascular disease: 

Lower

 risk 

consistently associated with 

higher

 CD4+ T-cell 

counts

Philips A . AIDS 2008; 22:2409–2418.

* Adjusted hazard ratio per 100 cells/mm

3

 higher latest 

CD4+ T-cell count for the association between latest CD4+ 
T-cell count and risk of cardiovascular disease or deaths 
from cardiovascular disease

FIRST

(N=1,3

97)

CASCADE

(N=7,680)

 24

855

0.6

0.7

0.8

0.9

1.1

1.0

1.3 1.4

Number 

of 

events

Includes 

non-

fatal

 Yes

 Yes

 No

Adjusted hazard ratio

(95% CI)* 

36

145

 Yes

1.2

1.5 1.6

background image

26

FIRST

(N=1,39

7)

D:A:D

(N=23,44

1)

CASCADE

(N=7,680)

SMART

(N=5,472)

Number 

of 

events

Includes 

non-

fatal

Liver disease: 

Lower risk

 consistently 

associated with 

higher 

CD4+ T-cell counts

Adjusted hazard ratio

(95% CI)* 

Philips A . AIDS 2008; 22:2409–2418.

* Adjusted hazard ratio per 100 cells/mm

3

 higher latest 

CD4+ T-cell count for the association between latest CD4+ 
T-cell count and risk of liver disease or deaths from liver 
disease

14

301

40

25

0.6

0.7

0.8

0.9 1.0

1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6

No

Yes

No

Yes

background image

27

R

a

te

s

 p

e

1

0

0

 p

a

ti

e

n

t-

y

e

a

rs

 

(9

5

%

 C

I)

 

Liver-related death rates in D:A:D: Higher in 

patients with lower CD4+ T-cell counts

Weber R, et al. Arch Intern Med 2006; 

166:1632–1641.

Overall 

rate

Number of events

22

21

44

52

21

21

Latest CD4+ T-cell count

Bars show death rates per 100 patient-years of follow-
up, stratified by latest CD4+ T-cell count

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

<50

50–99

100–199 200–349 350–499

≥500

N=23,441 

background image

28

SMART study: Levels of inflammation and 

coagulation markers are associated with risk 

of death

Kuller LH, et al. PLOS Medicine 2008; 5: 

e203.

IL-6

(inflammation marker)

1

1

4.5

12.4

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

<25th

percentile

25–49th

percentile

50–74th

percentile

≥75th

percentile

O

d

d

 r

a

ti

o

 (

9

5

%

 C

I)

 d

e

a

th

D-dimer

(coagulation marker)

1

8.3

12.6

41.2

0

50

100

150

200

250

<25th 

percentile

25–49th

percentile

50–74th

percentile

≥75th

percentile

Quartiles of biomarker level at baseline

N=255 

baseline 

plasma 

samples

background image

29

SMART study: Levels of inflammation and 

coagulation markers are associated with risk 

of CV disease/death

Kuller L, et al. CROI 2008. Abstract 139.

P-values are for adjusted odds ratios for the 4th vs 1st quartile of 
each biomarker at baseline, estimated using logistic regression

IL-6

2

0

1

2

3

4

5

6

O

d

d

 r

a

ti

o

 (

9

5

%

 C

I)

 C

V

 d

is

e

a

s

e

/d

e

a

th

D-dimer

2.8

P=0.003

P=0.06

2.8

P=0.002

Amyloid P

N=499 stored 

baseline plasma 

samples

background image

30

Association of immune response with serious 

non-AIDS diseases: Summary

Evidence suggests that incomplete immune restoration in HIV 

patients on HAART is, at least in part, accountable for the excess in 

non-AIDS-related morbidity and mortality

1–4

 

Lower CD4+ T-cell counts are associated with higher rates of non-

AIDS clinical events,

1–4

 including those associated with

non-AIDS cancers

renal disease

cardiovascular disease

liver disease

Higher baseline levels of markers of inflammation and coagulation 

are associated with higher risk of death and cardiovascular disease 

in HIV-infected patients

5

1. Baker JV, et al. AIDS 2008; 22:841–848. 2. Weber R, et al. Arch Intern Med 2006; 166:1632–1641.

3. Friis-Moller N, et al. AIDS 2003; 17:1179–1193. 4. Philips A . AIDS 2008; 22:2409–2418.

5.KullerLH, et al. PLOS Medicine 2008; 5: e203.

background image

31

Limitations of HAART in restoring 

immune function

background image

32

Limitations of HAART in restoring immune 

function

The immune deficits related to HIV infection are only partially 

resolved on current HAART regimens compared to HIV-negative 

subjects, despite sustained virologic suppression

1,2

CD4

+

 T-cell counts remain below normal for many patients

3–5

The same pathologic processes of immune activation and 

immune deficiency persist, albeit at reduced levels

6

1. Hunt PW, et alJ Infect Dis 2003; 187: 1534-43. 2. Anthony, KB, et alJAIDS 2003; 33: 125-133. 

3. Kaufmann GR, et alAIDS 2000; 14: 959-69. 4. Kaufmann GR, et al. Clin Infect Dis 2005; 41: 361-72.

5. Gras L, et alJAIDS 2007; 45: 183-92. 6. Wainberg M & Clotet B. AIDS Pat Care STD 2007; 21: 609-620.

background image

33

0

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

6

12

18

24

30

36

42

48

54

60

P<0.001

Months after HAART 

initiation

C

D

4

+

 T

-c

e

ll

 c

o

u

n

(c

e

ll

s

/m

m

3

)

All patients 

(N=293)

Complete CD4+ T-cell responders 

(N=188)

Incomplete CD4+ T-cell responders 

(N=105)

Even after 5 years of effective HAART, many 

patients fail to obtain normal CD4+ T-cell 

counts

Adapted from Kaufmann GR, et alClin Infect Dis 2005; 41:361–372.

background image

34

Patients with <500 cells/mm

3

 after 4 years of 

HAART are unlikely to achieve ≥500 cells/mm

3

 

in the long term

Kelley C, et al. Clinical Infectious Diseases 2009; 

48:787–94.

Months of HAART

1.00

0.7

5

0.5

0

0.2

5

0.0

0

P

ro

b

a

b

il

it

y

 o

im

m

u

n

o

lo

g

ic

 r

e

s

to

ra

ti

o

n

0

1
0

2
0

3
0

4
0

5
0

6
0

7
0

8
0

9
0

100 110 120 130 140 150

N=216

N=76

N=74

Year 4 CD4+ T-cell 

count:

<350 

cells/mm

3

350–500 

cells/mm

3

>500 cells/mm

3

background image

35

HAART is associated with reduced immune 

activation, but levels remain high vs HIV-

negative subjects

Adapted from Hunt PW, et al. J Infect Dis 2003; 187:1534–1543.

0

10

20

30

HIV infected

untreated

(N=13)

HIV infected

treated

(N=99)

HIV 

uninfected

 (N=6)

P

e

rc

e

n

ta

g

e

 o

a

c

ti

v

a

te

d

C

D

4

+

 T

 c

e

ll

s

P<0.001

P<0.001

0

10

20

30

HIV infected

untreated

(N=13)

HIV infected

treated

(N=99)

HIV 

uninfected

 (N=6)

P

e

rc

e

n

ta

g

e

 o

a

c

ti

v

a

te

d

C

D

8

+

 T

 c

e

ll

s

P<0.001

P<0.001

CD4+

CD8+

background image

36

Amyloid A

Amyloid P

C-reactive protein 

(CRP)

Interleukin 6 (IL-6)

Tumor necrosis 

factor (TNF-α)

Soluble TNF 

receptors (sTNF-

R1, sTNF-R2)

Adiponectin

E-selectin

Granulocyte-

macrophage colony-

stimulating factor 

(GM-CSF)

IL-10

Monocyte 

chemotactic protein 

(MCP1)

Myeloperoxidase 

(MPO)

D-dimer

Prothrombin 

fragment 1+2 

(F1.2)

Many biomarkers of immune activation, 

inflammation, and endothelial activation have 

been identified

These markers may provide additional prognostic information on disease 

progression and treatment response

Inflammation

Endothelial activation and 

damage

Coagulation

Soluble 

intercellular 

adhesion 

molecule and 

cell adhesion 

molecule 

(sICAM-1 and 

sVCAM-1)

Tissue-type 

plasminogen 

activator (t-PA) 

and activator 

inhibitor (t-PAI-

1)

von Willebrand 

factor (vWF)

Kuller L, et al. 15th CROI 2008. Abstract 139. Ross A, et al. 15th CROI 2008; Abstract 949.

Ross A, et al. 15th CROI 2008; Abstract 954. Calmy A, et al. 15th CROI 2008; Abstract 140.

background image

37

Markers of inflammation, such as C-reactive 

protein, may persist at elevated levels despite 

HAART

P<0.001 vs HIV uninfected
** P<0.001 vs HIV infected, untreated

Adapted from Kristoffersen US, et al15th CROI 2008; Poster 953.

N=115 HIV-infected patients

N=30 HIV-uninfected matched controls

40,000

35,000

30,000

25,000

20,000

15,000

10,000

5,000

0

P

la

s

m

a

 c

o

n

c

e

n

tr

a

ti

o

n

 o

h

s

C

R

P

 (

n

g

/m

L

)

HIV uninfected HIV infected,

untreated

HIV infected,

3 months of

HAART

HIV infected,

12 months of

HAART

**

*

background image

38

Limitations of HAART in restoring immune 

function: Summary

The immune deficits related to HIV infection are only partially resolved 

on current HAART regimens compared to HIV-negative subjects, 

despite sustained virologic suppression

1,2

Even after 5 years of effective HAART, many patients fail to obtain 

normal CD4+ T-cell counts

3

Patients with <500 cells/mm

3

 after 4 years of HAART are unlikely to achieve 

≥500 cells/mm

3

 during long-term follow-up

4

Initiation of HAART is associated with significant reductions in immune 

activation, but levels remain elevated vs HIV-negative subjects

1

Biologic markers of immune activation, inflammation, and endothelial 

activation may provide additional prognostic information on disease 

progression and treatment response

Markers of inflammation, such as C-reactive protein, may persist at elevated 

levels despite HAART

5

1. Hunt PW, et alJ Infect Dis 2003; 187: 1534-43. 2. Anthony, KB, et alJAIDS 2003; 33: 125-133.

3. Kaufmann GR, et alClin Infect Dis 2005; 41:361–372. 4. Kelley C, et alClin Infect Dis 2009; 48:787–94.

5. Kristoffersen US, et al15th CROI 2008; Poster 953.

background image

39

Potential mechanisms behind 

premature incidence of serious 

non-AIDS diseases in HIV-infected 

patients

background image

40

Chronic immune activation and inflammation 

may contribute to elevated risk of non-AIDS 

diseases

Impaired CD4+ T-cell reconstitution and immune dysfunction may 

underlie the premature incidence of non-AIDS conditions in HIV-

infected patients

Processes that may contribute to persistent immune deficits 

include:

Very early loss of CD4+ T cells from the gastrointestinal tract

1-3

Disruption of the gastrointestinal mucosal barrier, leading to 

microbial translocation

4

HIV antigen persistence, resulting in ongoing immune 

stimulation

5

Chronic, generalized immune activation

6

Fibrosis and activation-induced damage to lymphatic tissue

7

1. Li Q, et al. Nature 2005; 434:1148–1152. 2. Mattapallil JJ, et al. Nature 2005; 434:1093–1097. 

3. Brenchley JM, et al. J Exp Med 2004; 200:749–759. 4. Brenchley JM, et al. Nat Med 2006; 12:1365–1371. 

5. Hunt P, et al. J Infect Dis 2003; 187:1534–43. 6. El Far M, et al. Curr HIV/AIDS Rep 2008; 5:13–19.

7. Schacker T, et al. J Clin Invest 2002; 110:3–113.

background image

41

Acute HIV infection is characterized by a rapid 

and massive loss of the body’s CD4+ T cells 

Plasma viremia

Blood CD4+ T cells

Body CD4+ T cells

Primary 

infection

±Acute HIV syndrome
Wide dissemination of virus
Seeding of lymphoid organs

R

e

la

ti

v

e

 m

a

g

n

it

u

d

e

Time after initial infection

Weeks

Death

Opportunistic 

diseases

Clinical latency

Constitutional 

symptoms

Years

0

3

6

9

12

1

2

4

5

7

8

10 11+

3

6

9

background image

42

The bulk of early T-cell loss appears to occur in 

GALT

Most of the body’s CD4+ T-cells are located in gut-associated 

lymphoid tissue (GALT)

1

The majority of GALT CD4+ T cells express CCR5 and are 

permissive to HIV infection

2

GALT is the principal target of the acute phase of HIV replication 

and associated T-cell loss

3-5

This phase results in lasting damage to GALT

1. Veazey RS & Lackner AA. PLoS Med 2006; 3:e515. 2. Appay V & Sauce D. J Pathol 2008; 214:231–241. 

3. Li Q, et al. Nature 2005; 434:1148–1152. 4. Mattapallil JJ, et al. Nature 2005; 434:1093–1097. 5. Brenchley JM, et al. J Exp Med 2004; 200:749–759.

background image

43

Even with early HAART, depletion of CD4+ T cells 

in GALT may persist despite normalization in 

peripheral blood

Mehandru S, et al. PLoS Med 2006; 3:e484.

AEI,

untreated

(N=32)

0

20

P

e

rc

e

n

ta

g

e

 o

a

c

ti

v

a

te

d

C

D

4

+

 T

 c

e

ll

s

40

60

80

AEI, treated

up to 1 year

(N=7)

AEI, treated

1–3 years

(N=7)

AEI, treated

3–7 years

(N=8)

HIV 

uninfected

(N=18)

Peripheral blood

Mucosa

AEI = acute/early HIV infected

background image

44

Microbial translocation, reflected in increased 

plasma LPS levels, may stimulate systemic 

immune activation

Brenchley JM, et al. Nat Med 2006; 12:1365–1371.

(N=50)

(N=59)

(N=37)

(N=47)

P<0.0001

P<0.0001

P<0.0001

P<0.0001

P=0.842

200

100

0

P

la

s

m

a

 L

P

S

 (

p

g

/m

L

)

Uninfected

Acute/early

Chronic

AIDS

LPS = lipopolysaccharide

background image

45

With HAART, LPS levels are only partially 

reduced, suggesting persistent microbial 

translocation

Brenchley JM, et al. Nat Med 2006; 12:1365–1371.

P=0.0107

0

P

la

s

m

a

 L

P

S

 (

p

g

/m

L

)

50

100

150

Progressors,

untreated

(N=68)

Progressors,

48 weeks HAART

(N=28)

Uninfected

(N=47)

P=0.0026

background image

46

Higher levels of structural damage to lymphoid 

tissue are associated with impaired CD4+ T-

cell reconstitution

Schacker T, et alJ Clin Invest 2002; 110:3–113.

N=7

700

600

500

400

300

200

100

0

800

900

1000

C

h

a

n

g

e

 i

n

 p

e

ri

p

h

e

ra

C

D

4

+

 T

-c

e

ll

 c

o

u

n

t

Percent area collagen

2

4

6

8

10

12 14

16

18

20

background image

47

Premature “aging” of immune system:

32-

40

● Decreased thymic function

● Deregulation of hemataopoiesis

● Decreased vaccine response

● Lymphoid tissue fibrosis 

Immune activation 

and 

inflammation

14-21

Biomarkers: 

TNF-α

19,22,23

 

D-dimer

24-26

 

hs-CRP

24,27,28

 

IL-6

23,24

CD4+ T-cell 

depletion

29-31

 Excessive CD4+ 

 T-cell 

turnover

30,31,53

HIV persistence in 

the GALT/lymphoid 

tissue.

7-9

 Bacterial 

translocation.

10

 

Viral coinfections 

(eg. HCV, CMV, 

EBV)

11-13

Uncontrolled viral 

replication

Death from 

AIDS/OIs

H

A

A

R

T

D

e

cr

e

a

se

d

 v

ir

a

lo

a

d

/

in

cr

e

a

se

d

 C

D

4

+

 T

-c

e

ll

 

co

u

n

t

U

n

d

e

te

ct

a

b

le

 v

ir

a

lo

a

d

Pre-HAART era

1-4

Current HAART era

5,6

V

ir

a

re

p

li

ca

ti

o

n

/G

A

LT

In

cr

e

a

se

d

 v

ir

a

lo

a

d

/d

e

cr

e

a

se

d

 

C

D

4

+

 T

-c

e

ll

 c

o

u

n

t

Initial HIV

Infection

Uncontrolled viral 

replication

Death from 

AIDS/OIs

H

A

A

R

T

D

e

cr

e

a

se

d

 v

ir

a

lo

a

d

/

in

cr

e

a

se

d

 C

D

4

+

 T

-c

e

ll

 

co

u

n

t

U

n

d

e

te

ct

a

b

le

 v

ir

a

lo

a

d

Pre-HAART era

1-4

Current HAART era

5,6

In

cr

e

a

se

d

 v

ir

a

lo

a

d

/d

e

cr

e

a

se

d

 

C

D

4

+

 T

-c

e

ll

 c

o

u

n

t

An emerging model of HIV-induced immune 

dysfunction

Liver disease

12,49,50-

52

● Accelerated Hep C

● Hepatic failure

Non-AIDS 

cancers

44-48

● Lung

● Hodgkin’s 

lymphoma

Heart disease

1,42,43

● Atherosclerosis

● Increased CIMT

AIDS-related or

other-cause 

morbidity/mortalit

y

1-3

HIV persistence in 

the GALT/lymphoid 

tissue.

7-9

 Bacterial 

translocation.

10

 

Viral coinfections 

(eg. HCV, CMV, 

EBV)

11-13

Immune activation 

and 

inflammation

14-21

Biomarkers: 

TNF-α

19,22,23

 

D-dimer

24-26

 

hs-CRP

24,27,28

 

IL-6

23,24

Normalized 

lifespan

41

● CD4+ T-cell 

counts ≥500 for 

≥6yr

Animatic of an emerging model of HIV-induced immune 

dysfunction can be viewed in presentation mode

background image

48

Promising directions for ongoing and future 

research

Investigational approaches to improve immune 

function restoration  in HIV-infected patients:

Earlier HAART initiation (at CD4+ T-cell counts >500 cells/mm

3

)

Treatment with valganciclovir to decrease T-cell activation in 

HIV/CMV co-infected patients 

Novel immunomodulating strategies

synthetic cytokines

recombinant human growth hormone

toll-like receptor agonists

CCR5 antagonism

ClinicalTrials.gov: NCT00264290 and NCT00071240. Sereti I, et al. Blood 2009; [Epub ahead of print].

background image

49

Additional IL-2–associated CD4+ T-cell gains 

conferred no clinical benefit

SILCAAT study

1

 (N=1,695)

ESPRIT study

2

 (N=4,111)

Category

Patients

IL-2 / Control

OD or death
(primary endpoint)

Death

Grade 4 
events

113 / 119

80 / 75

199 / 184

0.1

1

2

Lower risk

Higher risk

0.95

1.08

1.10

Hazard ratio (95% CI) 

IL-2 vs control

159 / 163

107 / 114

467 / 380

0.95

0.91

1.24

1. Levy CROI 2009 Abstract 90bLB. 2. Losso CROI 2009 Abstract 90aLB.

OD = opportunistic disease; CI = confidence interval

background image

50

CCR5 antagonism was associated with an 

additional CD4+ T-cell count gain in treatment-

experienced patient studies 

C

D

4

+

 T

-c

e

ll

 c

o

u

n

(c

e

ll

s

/m

m

3

)

CCR5 antagonists (vicriviroc, maraviroc)

Other ARVs (etravirine, enfuvirtide, raltegravir, darunavir, 
tipranavir
)

-10

10

30

50

70

90

110

130

150

170

Proportion of patients with HIV RNA <50 copies/mL at week 24

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Size of circle represents sample size

Wilkin T, et al. 15th CROI 2008; Poster 800.

background image

51

Rationale for immune effects of CCR5 

antagonism

Certain host genotypes for CCR5 and its major HIV-suppressive ligand 

CCL3L1 appear to affect CD4+ T-cell recovery in long-term HAART, 

independent of virologic suppression

Patients with favorable 

CCR5Δ32

 and CCL3L1l genotypes experience 

greater HAART-mediated CD4+ T-cell count increases

1

Transplant studies suggest an immunomodulating role of CCR5 antagonism

Administration of a CCR5 antagonist in an established monkey heart 

transplant model attenuated immune activation and postsurgical stress 

responses

2

“Natural hosts” of SIV infection have low CCR5 expression on their CD4+ 

T cells

3

A number of studies are underway to assess the efficacy of maraviroc, 

a CCR5 antagonist, in modulating inflammation and immune response 

at various phases of HIV infection

1. Ahuja SK, et al. Nat Med 2008;14:413-20. 

2. Schröeder C, et al. J Immunol 2007; 179:2289–99. 3. Pandrea I, et al. Blood 2007; 109:1069–76.

background image

52

Summary

While HAART has improved morbidity and mortality rates for the HIV-

infected patient population, an excess risk remains compared to HIV-

negative individuals

1-5

HIV-infected patients appear to have an excess risk for various non-

AIDS conditions vs the general population

1-5

Persistent immune dysfunction may play a central role

6-8

Mechanisms by which HIV increases the risk of serious non-AIDS 

disease is an important emerging area for HIV research

Studies are needed to better understand the mechanisms and 

processes of immune deficiency and immune restoration in HIV 

infection

This in turn may drive development of interventions that maximize 

both viral suppression AND immune reconstitution, further reducing 

morbidity and mortality in HIV-infected patients

1. Clifford GM, et al. J Natl Cancer Inst 2005; 97:425–432. 2. Dal Maso L, et al. Br J Cancer 2003; 89:94–100.

3. Engels EA, et al. Int J Cancer 2008; 123:187–194. 4. Patel P, et al. Ann Intern Med 2008; 148:728–736.

5. Goulet JL, et al. Clin Infect Dis 2007; 45:1593–1601. 6. Hunt PW, et al. J Infect Dis 2003; 187: 1534-43. 

7. Anthony, KB, et al. JAIDS 2003; 33: 125-133. 8. Kaufmann GR, et alClin Infect Dis 2005; 41:361–372. 


Document Outline