SARS-CoV-2 RBD and Its Variants Can Induce Platelet Activation and Clearance: Implications for Antibody Therapy and Vaccinations against COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic caused by SARS-CoV-2 virus is an ongoing global health burden. Severe cases of COVID-19 and the rare cases of COVID-19 vaccine-induced-thrombotic-thrombocytopenia (VITT) are both associated with thrombosis and thrombocytopenia; however, the underlying mechanisms remain inadequately understood. Both infection and vaccination utilize the spike protein receptor-binding domain (RBD) of SARS-CoV-2. We found that intravenous injection of recombinant RBD caused significant platelet clearance in mice. Further investigation revealed the RBD could bind platelets, cause platelet activation, and potentiate platelet aggregation, which was exacerbated in the Delta and Kappa variants. The RBD–platelet interaction was partially dependent on the β3 integrin as binding was significantly reduced in β3 −/− mice. Furthermore, RBD binding to human and mouse platelets was significantly reduced with related αIIbβ3 antagonists and mutation of the RGD (arginine-glycine-aspartate) integrin binding motif to RGE (arginine-glycine-glutamate). We developed anti-RBD polyclonal and several monoclonal antibodies (mAbs) and identified 4F2 and 4H12 for their potent dual inhibition of RBD-induced platelet activation, aggregation, and clearance in vivo, and SARS-CoV-2 infection and replication in Vero E6 cells. Our data show that the RBD can bind platelets partially though αIIbβ3 and induce platelet activation and clearance, which may contribute to thrombosis and thrombocytopenia observed in COVID-19 and VITT. Our newly developed mAbs 4F2 and 4H12 have potential not only for diagnosis of SARS-CoV-2 virus antigen but also importantly for therapy against COVID-19.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».