Antibody Responses to SARS-CoV-2 mRNA Vaccines Are Detectable in Saliva
Notice bibliographique
Résumé
Vaccines are critical for curtailing the COVID-19 pandemic (1, 2). In the USA, two highly protective mRNA vaccines are available: BNT162b2 from Pfizer/BioNTech and mRNA-1273 from Moderna (3, 4). These vaccines induce antibodies to the SARS-CoV-2 S-protein, including neutralizing antibodies (NAbs) predominantly directed against the Receptor Binding Domain (RBD) (1-4). Serum NAbs are induced at modest levels within ~1 week of the first dose, but their titers are strongly boosted by a second dose at 3 (BNT162b2) or 4 weeks (mRNA-1273) (3, 4). SARS-CoV-2 is most commonly transmitted nasally or orally and infects cells in the mucosae of the respiratory and to some extent also the gastrointestinal tract (5). Although serum NAbs may be a correlate of protection against COVID-19, mucosal antibodies might directly prevent or limit virus acquisition by the nasal, oral and conjunctival routes (5). Whether the mRNA vaccines induce mucosal immunity has not been studied. Here, we report that antibodies to the S-protein and its RBD are present in saliva samples from mRNA-vaccinated healthcare workers (HCW). Within 1-2 weeks after their second dose, 37/37 and 8/8 recipients of the Pfizer and Moderna vaccines, respectively, had S-protein IgG antibodies in their saliva, while IgA was detected in a substantial proportion. These observations may be relevant to vaccine-mediated protection from SARS-CoV-2 infection and disease.
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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 | 0,001 | 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 ».