Distinct Antibody Responses to Endemic Coronaviruses Pre- and Post-SARS-CoV-2 Infection in Kenyan Infants and Mothers
Notice bibliographique
Résumé
Pre-existing antibodies that bind endemic human coronaviruses (eHCoVs) can cross-react with SARS-CoV-2, which is the betacoronavirus that causes COVID-19, but whether these responses influence SARS-CoV-2 infection is still under investigation and is particularly understudied in infants. In this study, we measured eHCoV and SARS-CoV-1 IgG antibody titers before and after SARS-CoV-2 seroconversion in a cohort of Kenyan women and their infants. Pre-existing eHCoV antibody binding titers were not consistently associated with SARS-CoV-2 seroconversion in infants or mothers; however, we observed a very modest association between pre-existing HCoV-229E antibody levels and a lack of SARS-CoV-2 seroconversion in the infants. After seroconversion to SARS-CoV-2, antibody binding titers to the endemic betacoronaviruses HCoV-OC43 and HCoV-HKU1, and the highly pathogenic betacoronavirus SARS-CoV-1, but not the endemic alphacoronaviruses HCoV-229E and HCoV-NL63, increased in the mothers. However, eHCoV antibody levels did not increase following SARS-CoV-2 seroconversion in the infants, suggesting the increase seen in the mothers was not simply due to cross-reactivity to naively generated SARS-CoV-2 antibodies. In contrast, the levels of antibodies that could bind SARS-CoV-1 increased after SARS-CoV-2 seroconversion in both the mothers and infants, both of whom were unlikely to have had a prior SARS-CoV-1 infection, supporting prior findings that SARS-CoV-2 responses cross-react with SARS-CoV-1. In summary, we found evidence of increased eHCoV antibody levels following SARS-CoV-2 seroconversion in the mothers but not the infants, suggesting eHCoV responses can be boosted by SARS-CoV-2 infection when a prior memory response has been established, and that pre-existing cross-reactive antibodies are not strongly associated with SARS-CoV-2 infection risk in mothers or infants.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».