A single BNT162b2 mRNA dose elicits antibodies with Fc-mediated effector functions and boost pre-existing humoral and T cell responses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The standard dosing of the Pfizer/BioNTech BNT162b2 mRNA vaccine validated in clinical trials includes two doses administered three weeks apart. While the decision by some public health authorities to space the doses because of limiting supply has raised concerns about vaccine efficacy, data indicate that a single dose is up to 90% effective starting 14 days after its administration. We analyzed humoral and T cells responses three weeks after a single dose of this mRNA vaccine. Despite the proven efficacy of the vaccine at this time point, no neutralizing activity were elicited in SARS-CoV-2 naïve individuals. However, we detected strong anti-receptor binding domain (RBD) and Spike antibodies with Fc-mediated effector functions and cellular responses dominated by the CD4 + T cell component. A single dose of this mRNA vaccine to individuals previously infected by SARS-CoV-2 boosted all humoral and T cell responses measured, with strong correlations between T helper and antibody immunity. Neutralizing responses were increased in both potency and breadth, with distinctive capacity to neutralize emerging variant strains. Our results highlight the importance of vaccinating uninfected and previously-infected individuals and shed new light into the potential role of Fc-mediated effector functions and T cell responses in vaccine efficacy. They also provide support to spacing the doses of two-vaccine regimens to vaccinate a larger pool of the population in the context of vaccine scarcity against SARS-CoV-2.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».