Avidity of anti-malarial antibodies inversely related to transmission intensity at three sites in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People living in malaria endemic areas acquire protection from severe malaria quickly, but protection from clinical disease and control of parasitaemia is acquired only after many years of repeated infections. Antibodies play a central role in protection from clinical disease; however, protective antibodies are slow to develop. This study sought to investigate the influence of Plasmodium falciparum exposure on the acquisition of high-avidity antibodies to P. falciparum antigens, which may be associated with protection. METHODS: Cross-sectional surveys were performed in children and adults at three sites in Uganda with varied P. falciparum transmission intensity (entomological inoculation rates; 3.8, 26.6, and 125 infectious bites per person per year). Sandwich ELISA was used to measure antibody responses to two P. falciparum merozoite surface antigens: merozoite surface protein 1-19 (MSP1-19) and apical membrane antigen 1 (AMA1). In individuals with detectable antibody levels, guanidine hydrochloride (GuHCl) was added to measure the relative avidity of antibody responses by ELISA. RESULTS: Within a site, there were no significant differences in median antibody levels between the three age groups. Between sites, median antibody levels were generally higher in the higher transmission sites, with differences more apparent for AMA-1 and in ≥5 year group. Similarly, median avidity index (proportion of high avidity antibodies) showed no significant increase with increasing age but was significantly lower at sites of higher transmission amongst participants ≥5 years of age. Using 5 M GuHCl, the median avidity indices in the ≥5 year group at the highest and lowest transmission sites were 19.9 and 26.8, respectively (p = 0.0002) for MSP1-19 and 12.2 and 17.2 (p = 0.0007) for AMA1. CONCLUSION: Avidity to two different P. falciparum antigens was lower in areas of high transmission intensity compared to areas with lower transmission. Appreciation of the mechanisms behind these findings as well as their clinical consequences will require additional investigation, ideally utilizing longitudinal data and investigation of a broader array of responses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».