Whole blood‐based measurement of SARS‐CoV‐2‐specific T cells reveals asymptomatic infection and vaccine immunogenicity in healthy subjects and patients with solid‐organ cancers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate assessment of SARS‐CoV‐2 immunity is critical in evaluating vaccine efficacy and devising public health policies. Whilst the exact nature of effective immunity remains incompletely defined, SARS‐CoV‐2‐specific T‐cell responses are a critical feature that will likely form a key correlate of protection against COVID‐19. Here, we developed and optimized a high‐throughput whole blood‐based assay to determine the T‐cell response associated with prior SARS‐CoV‐2 infection and/or vaccination amongst 231 healthy donors and 68 cancer patients. Following overnight in vitro stimulation with SARS‐CoV‐2‐specific peptides, blood plasma samples were analysed for T H 1‐type cytokines. Highly significant differential IFN‐γ + /IL‐2 + SARS‐CoV‐2‐specific T‐cell responses were seen amongst previously infected COVID‐19‐positive healthy donors in comparison with unknown / naïve individuals ( p < 0·0001). IFN‐γ production was more effective at identifying asymptomatic donors, demonstrating higher sensitivity (96·0% vs. 83·3%) but lower specificity (84·4% vs. 92·5%) than measurement of IL‐2. A single COVID‐19 vaccine dose induced IFN‐γ and/or IL‐2 SARS‐CoV‐2‐specific T‐cell responses in 116 of 128 (90·6%) healthy donors, reducing significantly to 27 of 56 (48·2%) when measured in cancer patients ( p < 0·0001). A second dose was sufficient to boost T‐cell responses in the majority (90·6%) of cancer patients, albeit IFN‐γ + responses were still significantly lower overall than those induced in healthy donors ( p = 0·034). Three‐month post‐vaccination T‐cell responses also declined at a faster rate in cancer patients. Overall, this cost‐effective standardizable test ensures accurate and comparable assessments of SARS‐CoV‐2‐specific T‐cell responses amenable to widespread population immunity testing, and identifies individuals at greater need of booster vaccinations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».