Systemic and mucosal IgA responses are variably induced in response to SARS-CoV-2 mRNA vaccination and are associated with protection against subsequent infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract SARS-CoV-2 is a novel respiratory virus that has quickly spread across the globe. The virus uses a protein called Spike and its associated receptor binding domain (RBD) to interact with angiotensin converting enzyme-2 (ACE-2) on the surface of epithelial cells in the respiratory tract. Although a definite correlate of protection against COVID-19 has yet to emerge, many studies have quantified anti-Spike and anti-RBD IgG antibody (Ab) levels, as well as neutralizing Ab in the blood to ascertain immunity. This approach misses out on Ab that are produced in the upper respiratory tract (URT) mucosa – the site of viral encounter. Whether intramuscularly (i.m.) administered COVID-19 vaccines can promote immunity in the mucosa is not well understood. We recently completed a study where we showed that anti-Spike/RBD IgG could be detected in the saliva following i.m. vaccination with either two doses of mRNA vaccines (Pfizer or Moderna) or with a heterologous dosing of Astra Zeneca followed by an mRNA vaccine. Administration of a second dose of mRNA boosted the IgG but not IgA response, with only 30% of participants remaining positive for IgA at this timepoint. At 6 months post-dose 2, these participants had diminished anti-Spike/RBD IgG levels, although secretory component associated anti-Spike Ab were more stable. Examining two prospective cohorts we found that participants who experienced breakthrough infections with SARS-CoV-2 had lower levels of vaccine-induced serum anti-Spike/RBD IgA at 2–4 weeks post-dose 2 compared to participants who did not experience an infection, whereas IgG levels were comparable between groups. These data suggest that COVID-19 vaccines that elicit a durable IgA response may have utility in preventing infection. We received funding support from CIHR (Fund #15992), a COVID-19 Immunity Task force grant, an “Ontario Together” province of Ontario grant, a CIHR team grant to CoVARR-Net, a Donation from the Royal Bank of Canada (RBC) and a donation from the Krembil Foundation to the Sinai Health System Foundation.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».