The impact of Spike mutations on SARS-CoV-2 neutralization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multiple SARS-CoV-2 vaccines have shown protective efficacy, which is most likely mediated by neutralizing antibodies recognizing the viral entry protein, Spike. Antibodies from SARS-CoV-2 infection neutralize the virus by focused targeting of Spike and there is limited serum cross-neutralization of the closely-related SARS-CoV. As new SARS-CoV-2 variants are rapidly emerging, exemplified by the B.1.1.7, 501Y.V2 and P.1 lineages, it is critical to understand if antibody responses induced by infection with the original SARS-CoV-2 virus or the current vaccines will remain effective against virus variants. In this study we evaluate neutralization of a series of mutated Spike pseudotypes including a B.1.1.7 Spike pseudotype. The analyses of a panel of Spike-specific monoclonal antibodies revealed that the neutralizing activity of some antibodies was dramatically reduced by Spike mutations. In contrast, polyclonal antibodies in the serum of patients infected in early 2020 remained active against most mutated Spike pseudotypes. The majority of serum samples were equally able to neutralize the B.1.1.7 Spike pseudotype, however potency was reduced in a small number of samples (3 of 36) by 5–10-fold. This work highlights that changes in the SARS-CoV-2 Spike can alter neutralization sensitivity and underlines the need for effective real-time monitoring of emerging mutations and their impact on vaccine efficacy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».