Evolution of Anti-RBD IgG Avidity following SARS-CoV-2 Infection
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2 infection rapidly elicits anti-Spike antibodies whose quantity in plasma gradually declines upon resolution of symptoms. This decline is part of the evolution of an immune response leading to B cell differentiation into short-lived antibody-secreting cells or resting memory B cells. At the same time, the ongoing class switch and antibody maturation processes occurring in germinal centers lead to the selection of B cell clones secreting antibodies with higher affinity for their cognate antigen, thereby improving their functional activity. To determine whether the decline in SARS-CoV-2 antibodies is paralleled with an increase in avidity of the anti-viral antibodies produced, we developed a simple assay to measure the avidity of anti-receptor binding domain (RBD) IgG elicited by SARS-CoV-2 infection. We longitudinally followed a cohort of 29 convalescent donors with blood samples collected between 6- and 32-weeks post-symptoms onset. We observed that, while the level of antibodies declines over time, the anti-RBD avidity progressively increases and correlates with the B cell class switch. Additionally, we observed that anti-RBD avidity increased similarly after SARS-CoV-2 mRNA vaccination and after SARS-CoV-2 infection. Our results suggest that anti-RBD IgG avidity determination could be a surrogate assay for antibody affinity maturation and, thus, suitable for studying humoral responses elicited by natural infection and/or vaccination.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».