Combined anti-S1 and anti-S2 antibodies from hybrid immunity elicit potent cross-variant ADCC against SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
Antibodies capable of neutralizing SARS-CoV-2 are well studied, but Fc receptor-dependent antibody activities that can also significantly impact the course of infection have not been studied in such depth. Since most SARS-CoV-2 vaccines induce only anti-spike antibodies, here we investigated spike-specific antibody-dependent cellular cytotoxicity (ADCC). Vaccination produced antibodies that weakly induced ADCC; however, antibodies from individuals who were infected prior to vaccination (hybrid immunity) elicited strong anti-spike ADCC. Quantitative and qualitative aspects of humoral immunity contributed to this capability, with infection skewing IgG antibody production toward S2, vaccination skewing toward S1, and hybrid immunity evoking strong responses against both domains. A combination of antibodies targeting both spike domains support strong antibody-dependent NK cell activation, with 3 regions of antibody reactivity outside the receptor-binding domain (RBD) corresponding with potent anti-spike ADCC. Consequently, ADCC induced by hybrid immunity with ancestral antigen was conserved against variants containing neutralization escape mutations in the RBD. Induction of antibodies recognizing a broad range of spike epitopes and eliciting strong and durable ADCC may partially explain why hybrid immunity provides superior protection against infection and disease compared with vaccination alone, and it demonstrates that spike-only subunit vaccines would benefit from strategies that induce combined anti-S1 and anti-S2 antibody responses.
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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) | 0,002 | 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 ».