Glycomic Profiling Unveils Association Between Serum Glycosylation and Antibody Responses to Influenza Vaccines
Notice bibliographique
Résumé
Despite being the most powerful approach to tackle influenza infections, current influenza vaccines have a mixed record of protection across the population. In the 2019‐2020 flu season, flu vaccines in the U.S. were ~ 40% effective. High‐risk populations, such as the obese and elderly, tend to have weaker responses to influenza vaccines, the molecular mechanisms behind which remain poorly understood. Glycans play critical roles in the human immune system. In this study, we examined serum glycosylation of 160 Caucasian adults pre‐ and post‐vaccination with the 2019 Fluzone® Quadrivalent Vaccine using an expanded version of our lectin microarray technology that included antibodies against innate immune lectins and select sera glycoproteins. Glycosylation profiles were examined in light of post‐vaccination antibody responses. Results showed that obese participants who exhibited poor antibody responses (non‐responders) to the vaccines had higher levels of pre‐vaccination innate immune lectins and high mannose glycans, suggesting a potential role of pre‐existing, lectin‐mediated immunity in the determination of vaccination outcomes. We observed widespread shifts in glycosylation in all participants associated with vaccination, possibly a result of antibody production. Non‐responders and responders showed strikingly similar degrees of glycosylation changes. However, we observed higher levels of β1,6‐branched N‐glycans in responders, indicating a correlation of this specific glycan epitope with effective antibody responses. Our findings reveal the association of serum glycosylation with antibody responses to vaccination for influenza and may point to new directions in the development of better vaccines.
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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 | 0,000 | 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 ».