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Enregistrement W4360989612 · doi:10.20944/preprints202303.0441.v1

IgG4 Antibodies Induced by mRNA Vaccines Generate Immune Tolerance to SARS-CoV-2’spike Protein by Suppressing the Immune System

2023· preprint· en· W4360989612 sur OpenAlexaff
Vladimir N. Uversky, Elrashdy M. Redwan, William Makis, Alberto Rubio‐Casillas

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemImmunologyVaccinationAntibodyMedicineImmunotherapyImmunityPopulationVirologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Less than a year after the global emergence of the coronavirus SARS-CoV-2, a novel vaccine platform based on mRNA technology was introduced to the market. Globally, around 13.38 billion COVID-19 vaccine doses of diverse platforms have been administered. To date, 72.3% of the total population has been injected at least once with a COVID-19 vaccine. As the immunity provided by these vaccines rapidly wanes, their ability to prevent hospitalization and severe disease in individuals with comorbidities has recently been questioned, and increasing evidence has shown that, as with many other vaccines, they do not produce sterilizing immunity, allowing people to suffer frequent re-infections. Additionally, recent investigations have found abnormally high levels of IgG4 in people who were administered two or more injections of the mRNA vaccines. HIV, Malaria, and Pertussis vaccines have also been reported to induce higher-than-normal IgG4 synthesis. Overall, there are three critical factors determining the class switch to IgG4 antibodies: excessive antigen concentration, repeated vaccination, and the type of vaccine used. It has been suggested that an increase in IgG4 levels could have a protecting role by preventing immune over-activation, similar to that occurring during successful allergen-specific immunotherapy by inhibiting IgE-induced effects. However, emerging evidence suggests that the reported increase in IgG4 levels detected after repeated vaccination with the mRNA vaccines may not be a protective mechanism; rather, it constitutes an immune tolerance mechanism to the spike protein that could promote unopposed SARS-CoV2 infection and replication by suppressing natural antiviral responses. Increased IgG4 synthesis due to repeated mRNA vaccination with high antigen concentrations may also cause autoimmune diseases, and promote cancer growth and autoimmune myocarditis in susceptible individuals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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