An anti-SARS-CoV-2 non-neutralizing antibody with Fc-effector function defines a new NTD epitope and delays neuroinvasion and death in K18-hACE2 mice
Notice bibliographique
Résumé
Summary Emerging evidence in animal models indicate that both neutralizing activity and Fc- mediated effector functions of neutralizing antibodies contribute to protection against SARS-CoV-2. It is unclear if antibody effector functions alone could protect against SARS-CoV-2. Here we isolated CV3-13, a non-neutralizing antibody from a convalescent individual with potent Fc-mediated effector functions that targeted the N- terminal domain (NTD) of SARS-CoV-2 Spike. The cryo-EM structure of CV3-13 in complex with SAR-CoV-2 spike revealed that the antibody bound from a distinct angle of approach to a novel NTD epitope that partially overlapped with a frequently mutated NTD supersite in SARS-CoV-2 variants. While CV3-13 did not alter the replication dynamics of SARS-CoV-2 in a K18-hACE2 transgenic mouse model, an Fc-enhanced CV3-13 significantly delayed neuroinvasion and death in prophylactic settings. Thus, we demonstrate that efficient Fc-mediated effector functions can contribute to the in vivo efficacy of anti-SARS-CoV-2 monoclonal antibodies in the absence of neutralization.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».