Validation and Establishment of a SARS-CoV-2 Lentivirus Surrogate Neutralization Assay as a pre-screening tool for the Plaque Reduction Neutralization Test
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neutralization assays are important in understanding and quantifying neutralizing antibody responses towards SARS-CoV-2. The SARS-CoV-2 Lentivirus Surrogate Neutralization Assay (SCLSNA) can be used in biosafety level 2 (BSL-2) laboratories and has been shown to be a reliable, alternative approach to the plaque reduction neutralization test (PRNT). In this study, we optimized and validated the SCLSNA to assess its ability as a comparator and pre-screening method to support the PRNT. Comparability between the PRNT and SCLSNA was determined through clinical sensitivity and specificity evaluations. Clinical sensitivity and specificity produced acceptable results with 100% (95% CI: 94-100) specificity and 100% (95% CI: 94-100) sensitivity against ancestral Wuhan spike pseudotyped lentivirus. The sensitivity and specificity against B.1.1.7 spike pseudotyped lentivirus resulted in 88.3% (95% CI: 77.8 to 94.2) and 100% (95% CI: 94-100), respectively. Assay precision measuring intra-assay variability produced acceptable results for High (1:≥ 640 PRNT 50 ), Mid (1:160 PRNT 50 ) and Low (1:40 PRNT 50 ) antibody titer concentration ranges based on the PRNT 50 , with %CV of 14.21, 12.47, and 13.28 respectively. Intermediate precision indicated acceptable ranges for the High and Mid concentrations, with %CV of 15.52 and 16.09, respectively. However, the Low concentration did not meet the acceptance criteria with a %CV of 26.42. Acceptable ranges were found in the robustness evaluation for both intra-assay and inter-assay variability. In summary, the validation parameters tested met the acceptance criteria, making the SCLSNA method fit for its intended purpose, which can be used to support the PRNT.
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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 | 0,014 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».