Characterization of Influenza Vaccine Immunogenicity Using Influenza Antigen Microarrays
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Existing methods to measure influenza vaccine immunogenicity prohibit detailed analysis of epitope determinants recognized by immunoglobulins. The development of highly multiplex proteomics platforms capable of capturing a high level of antibody binding information will enable researchers and clinicians to generate rapid and meaningful readouts of influenza-specific antibody reactivity. METHODS: We developed influenza hemagglutinin (HA) whole-protein and peptide microarrays and validated that the arrays allow detection of specific antibody reactivity across a broad dynamic range using commercially available antibodies targeted to linear and conformational HA epitopes. We derived serum from blood draws taken from 76 young and elderly subjects immediately before and 28±7 days post-vaccination with the 2008/2009 trivalent influenza vaccine and determined the antibody reactivity of these sera to influenza array antigens. RESULTS: Using linear regression and correcting for multiple hypothesis testing by the Benjamini and Hochberg method of permutations over 1000 resamplings, we identified antibody reactivity to influenza whole-protein and peptide array features that correlated significantly with age, H1N1, and B-strain post-vaccine titer as assessed through a standard microneutralization assay (p<0.05, q <0.2). Notably, we identified several peptide epitopes that were inversely correlated with regard to age and seasonal H1N1 and B-strain neutralization titer (p<0.05, q <0.2), implicating reactivity to these epitopes in age-related defects in response to H1N1 influenza. We also employed multivariate linear regression with cross-validation to build models based on age and pre-vaccine peptide reactivity that predicted vaccine-induced neutralization of seasonal H1N1 and H3N2 influenza strains with a high level of accuracy (84.7% and 74.0%, respectively). CONCLUSION: Our methods provide powerful tools for rapid and accurate measurement of broad antibody-based immune responses to influenza, and may be useful in measuring response to other vaccines and infectious agents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».