Biodistribution of mRNA COVID-19 vaccines in human breast milk
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 mRNA vaccines play a vital role in the fight against SARS-CoV-2 infection. However, lactating women have been largely excluded from most vaccine clinical trials. As a result, limited research has been conducted on the systemic distribution of vaccine mRNA during lactation and whether it is excreted in human breast milk (BM). Here, we evaluated if COVID-19 vaccine mRNA is detectable in BM after maternal vaccination and determined its potential translational activity. METHODS: We collected BM samples from 13 lactating, healthy, post-partum women before and after COVID-19 mRNA vaccination. Vaccine mRNA in whole BM and BM extracellular vesicles (EVs) was assayed using quantitative Droplet Digital PCR, and its integrity and translational activity were evaluated. FINDINGS: Of 13 lactating women receiving the vaccine (20 exposures), trace mRNA amounts were detected in 10 exposures up to 45 h post-vaccination. The mRNA was concentrated in the BM EVs; however, these EVs neither expressed SARS-COV-2 spike protein nor induced its expression in the HT-29 cell line. Linkage analysis suggests vaccine mRNA integrity was reduced to 12-25% in BM. INTERPRETATION: Our findings demonstrate that the COVID-19 vaccine mRNA is not confined to the injection site but spreads systemically and is packaged into BM EVs. However, as only trace quantities are present and a clear translational activity is absent, we believe breastfeeding post-vaccination is safe, especially 48 h after vaccination. Nevertheless, since the minimum mRNA vaccine dose to elicit an immune reaction in infants <6 months is unknown, a dialogue between a breastfeeding mother and her healthcare provider should address the benefit/risk considerations of breastfeeding in the first two days after maternal vaccination. FUNDING: This study was supported by the Department of Pediatrics, NYU-Grossman Long Island School of Medicine.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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