Antibody binding to SARS-CoV-2 S glycoprotein correlates with, but does not predict neutralization
Notice bibliographique
Résumé
Convalescent plasma from SARS-CoV-2 infected individuals and monoclonal antibodies were shown to potently neutralize viral and pseudoviral particles carrying the S glycoprotein. However, a non-negligent proportion of plasma samples from infected individuals as well as S-specific monoclonal antibodies were reported to be non-neutralizing despite efficient interaction with the S glycoprotein in different biochemical assays using soluble recombinant forms of S or when expressed at the cell surface. How neutralization relates to binding of S glycoprotein in the context of viral particles remains to be established. Here we developed a pseudovirus capture assay (VCA) to measure the capacity of plasma samples or antibodies immobilized on ELISA plates to bind to membrane-bound S glycoproteins from SARS-CoV-2 expressed at the surface of lentiviral particles. By performing VCA and neutralization assays we observed a strong correlation between these two parameters. However, while we found that plasma samples unable to capture viral particles did not neutralize, capture did not guarantee neutralization, indicating that the capacity of antibodies to bind to the S glycoprotein at the surface of viral particles is required but not sufficient to mediate neutralization. Altogether, our results highlights the importance of better understanding the inactivation of S by plasma and neutralizing antibodies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».