Omicron mutations enhance infectivity and reduce antibody neutralization of SARS-CoV-2 virus-like particles
Notice bibliographique
Résumé
The Omicron SARS-CoV-2 virus contains extensive sequence changes relative to the earlier arising B.1, B.1.1 and Delta SARS-CoV-2 variants that have unknown effects on viral infectivity and response to existing vaccines. Using SARS-CoV-2 virus-like particles (SC2-VLPs), we examined mutations in all four structural proteins and found that Omicron showed increased infectivity relative to B.1, B.1.1 and similar to Delta, a property conferred by S and N protein mutations. Thirty-eight antisera samples from individuals vaccinated with tozinameran (Pfizer/BioNTech), elasomeran (Moderna), Johnson & Johnson vaccines and convalescent sera from unvaccinated COVID-19 survivors had moderately to dramatically reduced efficacy to prevent cell transduction by VLPs containing the Omicron mutations. The Pfizer/BioNTech and Moderna vaccine antisera showed strong neutralizing activity against VLPs possessing the ancestral spike protein (B.1, B.1.1), with 3-fold reduced efficacy against Delta and 15-fold lower neutralization against Omicron VLPs. Johnson & Johnson antisera showed minimal neutralization of any of the VLPs tested. Furthermore, the monoclonal antibody therapeutics Casirivimab and Imdevimab had robust neutralization activity against B.1, B.1.1 or Delta VLPs but no detectable neutralization of Omicron VLPs. Our results suggest that Omicron is at least as efficient at assembly and cell entry as Delta, and the antibody response triggered by existing vaccines or previous infection, at least prior to boost, will have limited ability to neutralize Omicron. In addition, some currently available monoclonal antibodies will not be useful in treating Omicron-infected patients.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».