Longitudinal analysis of humoral immunity against SARS-CoV-2 Spike in convalescent individuals up to 8 months post-symptom onset
Notice bibliographique
Résumé
Functional and lasting immune responses to the novel coronavirus (SARS-CoV-2) are currently under intense investigation as antibody titers in plasma have been shown to decline during convalescence. Since the absence of antibodies does not equate to absence of immune memory, we sought to determine the presence of SARS-CoV-2-specific memory B cells in COVID-19 convalescent patients. In this study, we report on the evolution of the overall humoral immune responses on 101 blood samples obtained from 32 COVID-19 convalescent patients between 16 and 233 days post-symptom onset. Our observations indicate that anti-Spike and anti-RBD IgM in plasma decay rapidly, whereas the reduction of IgG is less prominent. Neutralizing activity in convalescent plasma declines rapidly compared to Fc-effector functions. Concomitantly, the frequencies of RBD-specific IgM+ B cells wane significantly when compared to RBD-specific IgG+ B cells, which increase over time, and the number of IgG+ memory B cells which remain stable thereafter for up to 8 months after symptoms onset. With the recent approval of highly effective vaccines for COVID-19, data on the persistence of immune responses are of central importance. Even though overall circulating SARS-CoV-2 Spike-specific antibodies contract over time during convalescence, we demonstrate that RBD-specific B cells increase and persist up to 8 months post symptom onset. We also observe modest increases in RBD-specific IgG+ memory B cells and importantly, detectable IgG and sustained Fc-effector activity in plasma over the 8-month period. Our results add to the current understanding of immune memory following SARS-CoV-2 infection, which is critical for the prevention of secondary infections, vaccine efficacy and herd immunity against COVID-19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».