Serological reconstruction of COVID-19 epidemics through analysis of antibody kinetics to SARS-CoV-2 proteins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Infection with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) induces a complex antibody response that varies by orders of magnitude between individuals and over time. Waning antibody levels lead to reduced sensitivity of serological diagnostic tests over time. This undermines the utility of serological surveillance as the SARS-CoV-2 pandemic progresses into its second year. Here we develop a multiplex serological test for measuring antibodies of three isotypes (IgG, IgM, IgA) to five SARS-CoV-2 antigens (Spike (S), receptor binding domain (RBD), Nucleocapsid (N), Spike subunit 2, Membrane-Envelope fusion) and the Spike proteins of four seasonal coronaviruses. We measure antibody responses in several cohorts of French and Irish hospitalized patients and healthcare workers followed for up to eleven months after symptom onset. The data are analysed with a mathematical model of antibody kinetics to quantify the duration of antibody responses accounting for inter-individual variation. One year after symptoms, we estimate that 36% (95% range: 11%, 94%) of anti-S IgG remains, 31% (9%, 89%) anti-RBD IgG remains, and 7% (1%, 31%) anti-N IgG remains. Antibodies of the IgM isotype waned more rapidly, with 9% (2%, 32%) anti-RBD IgM remaining after one year. Antibodies of the IgA isotype also waned rapidly, with 10% (3%, 38%) anti-RBD IgA remaining after one year. Quantitative measurements of antibody responses were used to train machine learning algorithms for classification of previous infection and estimation of time since infection. The resulting diagnostic test classified previous infections with 99% specificity and 98% (95% confidence interval: 94%, 99%) sensitivity, with no evidence for declining sensitivity over the time scale considered. The diagnostic test also provided accurate classification of time since infection into intervals of 0 – 3 months, 3 – 6 months, and 6 – 12 months. Finally, we present a computational method for serological reconstruction of past SARS-CoV-2 transmission using the data from this test when applied to samples from a single cross-sectional sero-prevalence survey.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».