Adaptive Cellular Responses following SARS-CoV-2 Vaccination in Primary Antibody Deficiency Patients
Notice bibliographique
Résumé
Since the start of the COVID-19 pandemic, in a short span of 3 years, vaccination against SARS-CoV-2 has resulted in the end of the pandemic. Patients with inborn errors of immunity (IEI) are at an increased risk for SARS-CoV-2 infection; however, serious illnesses and mortality, especially in primary antibody deficiencies (PADs), have been lower than expected and lower than other high-risk groups. This suggests that PAD patients may mount a reasonable effective response to the SARS-CoV-2 vaccine. Several studies have been published regarding antibody responses, with contradictory reports. The current study is, perhaps, the most comprehensive study of phenotypically defined various lymphocyte populations in PAD patients following the SARS-CoV-2 vaccine. In this study, we examined, following two vaccinations and, in a few cases, prior to and following the 1st and 2nd vaccinations, subsets of CD4 and CD8 T cells (Naïve, TCM, TEM, TEMRA), T follicular helper cells (TFH1, TFH2, TFH17, TFH1/17), B cells (naïve, transitional, marginal zone, germinal center, IgM memory, switched memory, plasmablasts, CD21low), regulatory lymphocytes (CD4Treg, CD8Treg, TFR, Breg), and SARS-CoV-2-specific activation of CD4 T cells and CD8 T cells (CD69, CD137), SARS-CoV-2 tetramer-positive CD8 T cells, and CD8 CTL. Our data show significant alterations in various B cell subsets including Breg, whereas only a few subsets of various T cells revealed alterations. These data suggest that large proportions of PAD patients may mount significant responses to the vaccine.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».