Humoral Responses and Serological Assays in SARS-CoV-2 Infections
Notice bibliographique
Résumé
In December 2019, the novel betacoronavirus Severe Acute Respiratory Disease Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) was first detected in Wuhan, China. SARS-CoV-2 has since become a pandemic virus resulting in hundreds of thousands of deaths and deep socioeconomic implications worldwide. In recent months, efforts have been directed towards detecting, tracking, and better understanding human humoral responses to SARS-CoV-2 infection. It has become critical to develop robust and reliable serological assays to characterize the abundance, neutralization efficiency, and duration of antibodies in virus-exposed individuals. Here we review the latest knowledge on humoral immune responses to SARS-CoV-2 infection, along with the benefits and limitations of currently available commercial and laboratory-based serological assays. We also highlight important serological considerations, such as antibody expression levels, stability and neutralization dynamics, as well as cross-reactivity and possible immunological back-boosting by seasonal coronaviruses. The ability to accurately detect, measure and characterize the various antibodies specific to SARS-CoV-2 is necessary for vaccine development, manage risk and exposure for healthcare and at-risk workers, and for monitoring reinfections with genetic variants and new strains of the virus. Having a thorough understanding of the benefits and cautions of standardized serological testing at a community level remains critically important in the design and implementation of future vaccination campaigns, epidemiological models of immunity, and public health measures that rely heavily on up-to-date knowledge of transmission dynamics.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».