Characterization of a Pan-Immunoglobulin Assay Quantifying Antibodies Directed against the Receptor Binding Domain of the SARS-CoV-2 S1-Subunit of the Spike Protein: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Pan-immunoglobulin assays can simultaneously detect IgG, IgM and IgA directed against the receptor binding domain (RBD) of the S1 subunit of the spike protein (S) of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2 S1-RBD Ig). In this work, we aim to evaluate a quantitative SARS-CoV-2 S1-RBD Ig electrochemiluminescence immunoassay (ECLIA) regarding analytical, diagnostic, operational and clinical characteristics. Our work takes the form of a population-based study in the principality of Liechtenstein, including 125 cases with clinically well-described and laboratory confirmed SARS-CoV-2 infection and 1159 individuals without evidence of coronavirus disease 2019 (COVID-19). SARS-CoV-2 cases were tested for antibodies in sera taken with a median of 48 days (interquartile range, IQR, 43–52) and 139 days (IQR, 129–144) after symptom onset. Sera were also tested with other assays targeting antibodies against non-RBD-S1 and -S1/S2 epitopes. Sensitivity was 97.6% (95% confidence interval, CI, 93.2–99.1), whereas specificity was 99.8% (95% CI, 99.4–99.9). Antibody levels linearly decreased from hospitalized patients to symptomatic outpatients and SARS-CoV-2 infection without symptoms (p < 0.001). Among cases with SARS-CoV-2 infection, smokers had lower antibody levels than non-smokers (p = 0.04), and patients with fever had higher antibody levels than patients without fever (p = 0.001). Pan-SARS-CoV-2 S1-RBD Ig in SARS-CoV-2 infection cases significantly increased from first to second follow-up (p < 0.001). A substantial proportion of individuals without evidence of past SARS-CoV-2 infection displayed non-S1-RBD antibody reactivities (248/1159, i.e., 21.4%, 95% CI, 19.1–23.4). In conclusion, a quantitative SARS-CoV-2 S1-RBD Ig assay offers favorable and sustained assay characteristics allowing the determination of quantitative associations between clinical characteristics (e.g., disease severity, smoking or fever) and antibody levels. The assay could also help to identify individuals with antibodies of non-S1-RBD specificity with potential clinical cross-reactivity to SARS-CoV-2.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».