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Enregistrement W3203581854 · doi:10.1101/2021.09.30.462514

Ad26.COV2.S Prevents SARS-CoV-2 Induced Pathways of Inflammation and Thrombosis in Hamsters

2021· preprint· en· W3203581854 sur OpenAlexaff
Malika Aïd, Samuel J. Vidal, César Piedra-Mora, Sarah Ducat, Chi Ngai Chan, Stephen Bondoc, Alessandro Colarusso, Carly E. Starke, Michael Nekorchuk, Kathleen Busman‐Sahay, Jacob D. Estes, Amanda J. Martinot, Dan H. Barouch

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMassachusetts Consortium on Pathogen ReadinessRagon Institute of MGH, MIT and HarvardBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésImmunologyProinflammatory cytokineVaccinationImmune systemDownregulation and upregulationPathogenesisBiologyInflammationMedicineVirologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Syrian golden hamsters exhibit features of severe disease after SARS-CoV-2 challenge and are therefore useful models of COVID-19 pathogenesis and prevention with vaccines. Recent studies have shown that SARS-CoV-2 infection stimulates type I interferon, myeloid, and inflammatory signatures similar to human disease, and that weight loss can be prevented with vaccines. However, the impact of vaccination on transcriptional programs associated with COVID-19 pathogenesis and protective adaptive immune responses is unknown. Here we show that SARS-CoV-2 challenge in hamsters stimulates antiviral, myeloid, and inflammatory programs as well as signatures of complement and thrombosis associated with human COVID-19. Notably, single dose immunization with Ad26.COV2.S, an adenovirus serotype 26 vector (Ad26)-based vaccine expressing a stabilized SARS-CoV-2 spike protein, prevents the upregulation of these pathways such that the gene expression profiles of vaccinated hamsters are comparable to uninfected animals. Finally, we show that Ad26.COV2.S vaccination induces T and B cell signatures that correlate with binding and neutralizing antibody responses. These data provide further insights into the mechanisms of Ad26.COV2.S based protection against severe COVID-19 in hamsters. Author Summary In this study, we show that vaccination with Ad26.COV2.S protected SARS-CoV-2 challenged hamsters from developing severe COVID-19 disease by attenuating excessive proinflammatory responses, such as IL-6 and IL-1, macrophages and neutrophils signaling. Ad26 vaccination also prevented the upregulation of pathways associated with thrombosis such coagulation and clotting cascades associated with infection, and the transcriptomic profiles of vaccinated animals were largely comparable to control uninfected hamsters. In contrast, SARS-CoV-2 challenged unvaccinated hamsters showed significant increase of these proinflammatory and prothrombotic pathways and significant weight loss compared to vaccinated hamsters.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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