SARS-CoV-2 accessory protein ORF8 decreases antibody-dependent cellular cytotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract SARS-CoV-2 Spike glycoprotein is the major target of host neutralizing antibodies and the most changing viral protein in the continuously emerging SARS-CoV-2 variants as a result of frequent viral evasion from host antibody responses. In addition, SARS-CoV-2 encodes multiple accessory proteins that modulate host antiviral immunity by different mechanisms. Among all SARS-CoV-2 accessory proteins, ORF8 is rapidly evolving and a deletion in this protein has been linked to milder disease. Here, we studied the effect of ORF8 on peripheral blood mononuclear cells (PBMC). Specifically, we found that ORF8 can bind monocytes as well as NK cells. Strikingly, ORF8 binds CD16a (FcγRIIIA) with nanomolar affinity and decreases the overall level of CD16 at the surface of monocytes and, to a lesser extent, NK cells. Strikingly, this decrease significantly reduces the capacity of PBMCs and particularly monocytes to mediate antibody-dependent cellular cytotoxicity (ADCC). Overall, our data identifies a new immune-evasion activity used by SARS-CoV-2 to escape humoral responses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».