Assessing mucosal antibody responses to SARS-CoV-2 in humans and mice.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract COVID-19 is a respiratory disease caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2). We previously developed an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) protocol to profile antibody responses to the SARS-CoV-2 Spike protein and its receptor-binding domain (RBD) in the saliva of patients with COVID-19. Anti-SARS-CoV-2 antibody responses were readily detected in saliva, peaking at 16–30 days post-symptom onset. While anti-SARS-CoV-2 IgM/IgA were found to decay, IgG responses were more long-lived, persisting up to 105 days. Now we wish to know (1) if anti-SARS-CoV-2 antibodies are generated locally in the oral cavity, (2) the relative kinetics of IgA versus IgG appearance in the oral cavity, and (3) whether salivary antibodies have the capacity to neutralize SARS-CoV-2. To answer these, I have adapted our ELISA to detect secretory component-associated SARS-CoV-2-specific antibodies. I found that 33.3% and 26.9% of COVID-19 patients were positive for secretory component-associated antibodies to Spike and RBD, respectively. Secretory component-associated antibodies correlated with antigen-specific IgA levels, particularly for the Spike antigen. Moreover, using saliva from contact-traced subjects, I found that anti-Spike/RBD IgM/IgA are detected in the saliva 7 days post-exposure, prior to IgG. Lastly, I detected Spike-specific antibody-secreting cells in lymphoid tissues draining the upper respiratory tract upon intranasal infection of K18-hACE2 mice with a non-lethal dose of SARS-CoV-2. In summary, I have provided evidence in humans and mice that a local antibody response that quickly class switches to IgA occurs in the oral cavity and draining lymph nodes upon infection with SARS-CoV-2.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».