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Enregistrement W4211195376 · doi:10.1101/2022.01.27.478053

Neutralization Of SARS-CoV-2 Variants By A Human Polyclonal Antibody Therapeutic (COVID-HIG, NP-028) With High Neutralizing Titers To SARS-CoV-2

2022· preprint· en· W4211195376 sur OpenAlexaff
Derek Toth

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensEmergent BioSolutions (Canada)
Organismes subventionnairesBiomedical Advanced Research and Development AuthorityU.S. Department of Health and Human ServicesDefense Health AgencyU.S. Department of Defense
Mots-clésVirologyNeutralizationNeutralizing antibodyPolyclonal antibodiesAntibodyMedicineTiterTolerabilityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Monoclonal antibodyImmunologyPlaceboClinical trialPharmacologyDiseaseAdverse effectInternal medicineInfectious disease (medical specialty)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since the start of the COVID-19 outbreak the World Health Organization (WHO) has classified multiple SARS-CoV-2 Variants-of-Concern and Variants-of-Interest (VOC/VOI) with mutations in their Spike protein that increase transmissibility and/or reduce the effectiveness of vaccines and monoclonal antibody therapeutics. The emergence of these variants represents a significant health risk and highlights the need for additional COVID-19 therapeutics that maintain the ability to neutralize current, as well as future variants. COVID-HIG (NP-028) is a polyclonal Anti-SARS-CoV-2 human Immunoglobulin purified from source human plasma screened for high antibody titers to SARS-CoV-2 antigens. COVID-HIG was previously evaluated in INSIGHT 013 clinical trial [ NCT04546581 ] which was an international, multi-center, adaptive, randomized, double-blind, placebo-controlled trial of the safety, tolerability and efficacy of a single dose infusion (up to 400 mL) of Anti-Coronavirus Hyperimmune Intravenous Immunoglobulin (hIVIG) for the treatment of adult recently hospitalized COVID-19 patients (N=593). COVID-HIG is currently being evaluated for clinical efficacy in a Phase 3 placebo-controlled study INSIGHT 012 ( NCT04910269 ) to compare the safety and efficacy of a single infusion of anti-COVID-19 hyperimmune immunoglobulin (hIVIG) versus placebo among adults with recently diagnosed SARS-CoV-2 infection who do not require hospitalization. In the present study, in-vitro pseudovirus and live virus neutralization assays were used to assess the impact of SARS-CoV-2 variant spike mutations on neutralizing potency of COVID-HIG. These assays are valuable tools for monitoring the potential impact of variant mutations on efficacy of antibody therapeutics as well as vaccines/natural immunity. To date, COVID-HIG (NP-028) has been shown to retain neutralizing potency against 20 full spike protein sequence SARS-CoV-2 pseudovirus variants including all currently classified VOC/VOI (Alpha, Beta, Gamma, Delta/Delta+, Eta, Iota, Kappa, Lambda, Mu as of Sept 2021) as well as 4 live virus variants (Alpha, Beta, Gamma, and Iota).

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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