Isolation and Characterization of Cross-Neutralizing Coronavirus Antibodies from COVID-19+ Subjects
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY SARS-CoV-2 is one of three coronaviruses that have crossed the animal-to-human barrier in the past two decades. The development of a universal human coronavirus vaccine could prevent future pandemics. We characterized 198 antibodies isolated from four COVID19+ subjects and identified 14 SARS-CoV-2 neutralizing antibodies. One targeted the NTD, one recognized an epitope in S2 and twelve bound the RBD. Three anti-RBD neutralizing antibodies cross-neutralized SARS-CoV-1 by effectively blocking binding of both the SARS-CoV-1 and SARS-CoV-2 RBDs to the ACE2 receptor. Using the K18-hACE transgenic mouse model, we demonstrate that the neutralization potency rather than the antibody epitope specificity regulates the in vivo protective potential of anti-SARS-CoV-2 antibodies. The anti-S2 antibody also neutralized SARS-CoV-1 and all four cross-neutralizing antibodies neutralized the B.1.351 mutant strain. Thus, our study reveals that epitopes in S2 can serve as blueprints for the design of immunogens capable of eliciting cross-neutralizing coronavirus antibodies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».