A scalable serology solution for profiling humoral immune responses to SARS-CoV-2 infection and vaccination
Notice bibliographique
Résumé
Abstract OBJECTIVES Antibody testing against severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has been instrumental in detecting previous exposures and analyzing vaccine-elicited immune responses. Here, we describe a scalable solution to detect and quantify SARS-CoV-2 antibodies, discriminate between natural infection- and vaccination-induced responses, and assess antibody-mediated inhibition of the spike-angiotensin converting enzyme 2 (ACE2) interaction. METHODS We developed methods and reagents to detect SARS-CoV-2 antibodies by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). The main assays focus on the parallel detection of immunoglobulin (Ig)Gs against the spike trimer, its receptor binding domain (RBD), and nucleocapsid (N). We automated a surrogate neutralization (sn)ELISA that measures inhibition of ACE2-spike or -RBD interactions by antibodies. The assays were calibrated to a World Health Organization reference standard. RESULTS Our single-point IgG-based ELISAs accurately distinguished non-infected and infected individuals. For seroprevalence assessment (in a non-vaccinated cohort), classifying a sample as positive if antibodies were detected for ≥ 2 of the 3 antigens provided the highest specificity. In vaccinated cohorts, increases in anti-spike and -RBD (but not -N) antibodies are observed. We present detailed protocols for serum/plasma or dried blood spots analysis performed manually and on automated platforms. The snELISA can be performed automatically at single points, increasing its scalability. CONCLUSIONS Measuring antibodies to three viral antigens and identify neutralizing antibodies capable of disrupting spike-ACE2 interactions in high-throughput enables large-scale analyses of humoral immune responses to SARS-CoV-2 infection and vaccination. The reagents are available to enable scaling up of standardized serological assays, permitting inter-laboratory data comparison and aggregation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».