Serological investigation of asymptomatic cases of SARS-CoV-2 infection reveals weak and declining antibody responses
Notice bibliographique
Résumé
Without an effective vaccine against SARS-CoV-2, the build-up of herd immunity through natural infection has been suggested as a means to control COVID-19. Although population immunity is typically estimated by the serological investigation of recovered patients, humoral immunity in asymptomatic subjects has not been well studied, although they represent a large proportion of all SARS-CoV-2 infection cases. In this study, we conducted a serosurvey of asymptomatic infections among food workers and performed serological and cellular response analyses of asymptomatic subjects in Wuhan, the original epicenter of the COVID-19 outbreak. Our data showed that up to 5.91% of the food workers carried SARS-CoV-2 IgG antibodies asymptomatically; however, in 90.4% of them, the antibody level declined over a 2-week period. IgM and IgG antibodies, including neutralizing antibodies, were significantly lower in asymptomatic subjects than in recovered symptomatic patients with similar disease courses. Furthermore, the asymptomatic subjects showed lymphopenia and a prominent decrease in the B-cell population, as well as a low frequency of antibody-secreting cells and a low cytokine response. These factors probably contributed to the low and unsustained antibody levels in asymptomatic subjects. Our results show that asymptomatic subjects are likely to be vulnerable to SARS-CoV-2 reinfection, and neither the proportion of population immunity nor the breadth of immune responses is sufficient for herd immunity.
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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 ».