Structural epitope profiling identifies antibodies associated with critical COVID-19 and long COVID
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Even within a single protein, antibody binding can have beneficial, neutral, or harmful effects during the response to infection. Resolving a polyclonal antibody repertoire across a pathogen’s proteome to specific epitopes may therefore explain much of the heterogeneity in susceptibility to infectious disease. However, the three-dimensional nature of antibody-epitope interactions makes the discovery of non-obvious targets challenging. We implemented a novel computational method and synthetic biology pipeline for identifying epitopes that are functionally important in the SARS-CoV-2 proteome and identified an IgM-dominant response to an exposed Membrane protein epitope which to our knowledge is the strongest correlate of severe disease identified to date (adjusted OR 72.14, 95% CI: 9.71 – 1300.15), stronger even than the exponential association of severe disease with age. We also identify persistence (> 2 years) of this IgM response in individuals with longCOVID, and a correlation with fatigue and depression symptom burden. The repetitive arrangement of this epitope and the pattern of isotype class switching is consistent with this being a previously unrecognized T independent antigen. These findings point to a coronavirus host-pathogen interaction characteristic of severe virus driven immune pathology. This epitope is a promising vaccine and therapeutic target as it is highly conserved through SARS-CoV-2 variant evolution in humans to date and in related coronaviruses (e.g. SARS-CoV), showing far less evolutionary plasticity than targets on the Spike protein. This provides a promising biomarker for longCOVID and a target to complement Spike-directed vaccination which could broaden humoral protection from severe or persistent disease or novel coronavirus spillovers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».