The Fc-effector function of COVID-19 convalescent plasma contributes to SARS-CoV-2 treatment efficacy in mice
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY COVID-19 convalescent plasmas (CCPs) are chosen for plasma therapy based on neutralizing titers and anti-Spike immunoglobulin levels. However, specific CCP characteristics that promote SARS-CoV-2 control in recipients are complex and incompletely defined. Using an in vivo imaging approach, we demonstrate that CCPs with low neutralizing and high Fc-effector activity, in contrast to those with poor Fc-function, afford effective prophylaxis and therapy in K18-hACE2 mice lethally challenged with SARS-CoV-2-nLuc. Macrophages and neutrophils significantly contributed to CCP effects during therapy but to a reduced extent under prophylaxis. Both IgG and Ig(M+A) were required during therapy, but the IgG fraction alone was sufficient during prophylaxis. Finally, despite neutralizing poorly, SARS-CoV-2 Wuhan-elicited CCPs delayed Delta and Beta variants of concern (VOC)-induced mortality in mice illustrating the contribution of polyclonal Fc-effector functions in immunity against VOCs. Thus, in addition to neutralization, Fc-effector activity is a significant criterion for CCP selection for therapeutic applications.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».