IgG4 Antibodies Induced by Repeated Vaccination May Generate Immune Tolerance to the SARS-CoV-2 Spike Protein
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,004 |
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 découle