Commercial immunoassays for detection of anti-SARS-CoV-2 spike and RBD antibodies: urgent call for validation against new and highly mutated variants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Measuring the level of protection conferred by anti-SARS-CoV-2 (trimeric) spike or RBD (receptor binding domain) antibodies (especially total and IgG) is a suitable and reliable approach for predicting biological protection against the risk of infection and severe coronavirus disease 2019 (COVID-19) illness. Nonetheless, SARS-CoV-2 has undergone a broad process of recombination since the identification of the prototype lineage in 2019, introducing a huge number of mutations in its genome and generating a vast array of variants of interest (VoI) and concern (VoC). Many of such variants developed several mutations in spike protein and RBD, with the new Omicron (B.1.1.529) clade displaying over 30 changes, 15 of which concentrated in the RBD. Besides their impact on virus biology, as well as on the risk of detection failure with some molecular techniques (i.e., S gene dropout), recent evidence suggests that these mutations may also jeopardize the reliability of currently available commercial immunoassays for detecting anti-SARS-CoV-2 antibodies. The antigen (either spike or RBD) and epitopes of the prototype SARS-CoV-2 coated in some immunoassays may no longer reflect the sequence of circulating variants. On the other hand, anti-SARS-CoV-2 antibodies elicited by highly mutated SARS-CoV-2 variants may no longer be efficiently recognized by the currently available commercial immunoassays. Therefore, beside the compelling need to regularly re-evaluate and revalidate all commercially available immunoassays against live virus neutralization assays based on emerging VoCs or VoIs, diagnostic companies may also consider to redevelop their methods, replacing former SARS-CoV-2 antigens and epitopes with those of the new variants.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».