Longitudinal analysis of humoral immunity against SARS-CoV-2 Spike in convalescent individuals up to 8 months post-symptom onset
Notice bibliographique
Résumé
With the recent approval of highly effective coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccines, functional and lasting immunity to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is currently under investigation as antibody levels in plasma were shown to decline during convalescence. Since the absence of antibodies does not equate to absence of immune memory, we evaluate the presence of SARS-CoV-2-specific memory B cells in convalescent individuals. Here, we report a longitudinal assessment of humoral immune responses on 32 donors up to 8 months post-symptom onset. Our observations indicate that anti-Spike and anti-receptor binding domain (RBD) immunoglobulin M (IgM) in plasma decay rapidly, whereas the reduction of IgG is less prominent. Neutralizing activity also declines rapidly when 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 remain stable. Our results add to the current understanding of immune memory following SARS-CoV-2 infection, which is critical for secondary infection prevention and vaccine efficacy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».