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Enregistrement W4389224690 · doi:10.1186/s12879-023-08829-1

Humoral and T cell responses to SARS-CoV-2 reveal insights into immunity during the early pandemic period in Pakistan

2023· article· en· W4389224690 sur OpenAlexaff
Kiran Iqbal Masood, Shama Qaiser, Syed Hani Abidi, Erum Khan, Syed Faisal Mahmood, Areeba Hussain, Zara Ghous, Khekahsan Imtiaz, Natasha Ali, Muhammad Hasan, Haris Ali Memon, Maliha Yameen, Shiza Ali, Sadaf Baloch, Gulzar Lakhani, Paula M. Alves, Najeeha Talat Iqbal, Kumail Ahmed, Junaid Iqbal, Zulfiqar A Bhutta, Rabia Hussain, Martı́n E. Rottenberg, J. Pedro Simas, Marc Veldhoen, Kulsoom Ghias, Zahra Hasan

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeVetenskapsrådetEuropean Commission
Mots-clésAntibodyELISPOTVirologyImmunologyHumoral immunityImmunityPopulationVirusPandemicNeutralizationBiologyImmune systemMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)T cellInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Protection against SARS-CoV-2 is mediated by humoral and T cell responses. Pakistan faced relatively low morbidity and mortality from COVID-19 through the pandemic. To examine the role of prior immunity in the population, we studied IgG antibody response levels, virus neutralizing activity and T cell reactivity to Spike protein in a healthy control group (HG) as compared with COVID-19 cases and individuals from the pre-pandemic period (PP). METHODS: HG and COVID-19 participants were recruited between October 2020 and May 2021. Pre-pandemic sera was collected before 2018. IgG antibodies against Spike and its Receptor Binding Domain (RBD) were determined by ELISA. Virus neutralization activity was determined using a PCR-based micro-neutralization assay. T cell - IFN-γ activation was assessed by ELISpot. RESULTS: Overall, the magnitude of anti-Spike IgG antibody levels as well as seropositivity was greatest in COVID-19 cases (90%) as compared with HG (39.8%) and PP (12.2%). During the study period, Pakistan experienced three COVID-19 waves. We observed that IgG seropositivity to Spike in HG increased from 10.3 to 83.5% during the study, whilst seropositivity to RBD increased from 7.5 to 33.3%. IgG antibodies to Spike and RBD were correlated positively in all three study groups. Virus neutralizing activity was identified in sera of COVID-19, HG and PP. Spike reactive T cells were present in COVID-19, HG and PP groups. Individuals with reactive T cells included those with and without IgG antibodies to Spike. CONCLUSIONS: Antibody and T cell responses to Spike protein in individuals from the pre-pandemic period suggest prior immunity against SARS-CoV-2, most likely from cross-reactive responses. The rising seroprevalence observed in healthy individuals through the pandemic without known COVID-19 may be due to the activation of adaptive immunity from cross-reactive memory B and T cells. This may explain the more favourable COVID-19 outcomes observed in this population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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