Mucosal versus systemic antibody responses to SARS-CoV-2 antigens in COVID-19 patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While the antibody response to SARS-CoV-2 has been extensively studied in blood, relatively little is known about the mucosal immune response and its relationship to systemic antibody levels. Since SARS-CoV-2 initially replicates in the upper airway, the antibody response in the oral cavity is likely an important parameter that influences the course of infection, but how it correlates to the antibody response in serum is not known. Here, we profile by enzyme linked immunosorbent assays (ELISAs) IgG, IgA and IgM responses to the SARS-CoV-2 spike protein (full length trimer) and its receptor binding domain (RBD) in serum (n=496) and saliva (n=90) of acute and convalescent patients with laboratory-diagnosed COVID-19 ranging from 3–115 days post-symptom onset (PSO), compared to negative controls. Anti-CoV-2 antibody responses were readily detected in serum and saliva, with peak IgG levels attained by 16–30 days PSO. Whereas anti-CoV-2 IgA and IgM antibodies rapidly decayed, IgG antibodies remained relatively stable up to 105 days PSO in both biofluids. In a surrogate neutralization ELISA (snELISA), neutralization activity peaks by 31–45 days PSO and slowly declines, though a clear drop is detected at the last blood draw (105–115 days PSO). Lastly, IgG, IgM and to a lesser extent IgA responses to spike and RBD in the serum positively correlated with matched saliva samples. This study confirms that systemic and mucosal humoral IgG antibodies are maintained in the majority of COVID-19 patients for at least 3 months PSO. Based on their correlation with each other, IgG responses in saliva may serve as a surrogate measure of systemic immunity. One Sentence Summary In this manuscript, we report evidence for sustained SARS-CoV-2-specific IgG and transient IgA and IgM responses both at the site of infection (mucosae) and systemically in COVID-19 patients over 3 months and suggest that saliva could be used as an alternative biofluid for monitoring IgG to SARS-CoV-2 spike and RBD antigens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».