BNT162b2 COVID-19 vaccination in children alters cytokine responses to heterologous pathogens and Toll-like receptor agonists
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vaccines can have beneficial off-target (heterologous) effects that alter immune responses to, and protect against, unrelated infections. The heterologous effects of COVID-19 vaccines have not been investigated in children. Aim: To investigate heterologous and specific immunological effects of BNT162b2 COVID-19 vaccination in children. Methods: cytokine responses to heterologous stimulants (killed pathogens, Toll-like receptor ligands) and SARS-CoV-2 antigens. Samples from 29 children, aged 5-11 years, before and 28 days after a second BNT162b2 vaccination were analysed (V2 + 28). Samples from eight children were analysed six months after BNT162b2 vaccination. Results: , hepatitis B antigen, poly(I:C) and R848 stimulations were decreased compared to pre-vaccination. For most of these heterologous stimulants, IL-6, IL-15 and IL-17 responses were also decreased. There were sustained decreases in cytokine responses to viral, but not bacterial, stimulants six months after BNT162b2 vaccination. Cytokine responses to irradiated SARS-CoV-2, and spike glycoprotein subunits (S1 and S2) were increased at V2 + 28 for most cytokines and remained higher than pre-vaccination responses 6 months after BNT162b2 vaccination for irradiated SARS-CoV-2 and S1. There was no correlation between BNT162b2 vaccination-induced anti-SARS-CoV2-receptor binding domain IgG antibody titre at V2 + 28 and cytokine responses. Conclusions: BNT162b2 vaccination in children alters cytokine responses to heterologous stimulants, particularly one month after vaccination. This study is the first to report the immunological heterologous effects of COVID-19 vaccination in children.
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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 | 0,001 |
| 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 ».