The SARS-CoV-2 antibody-dependent enhancement façade
Notice bibliographique
Résumé
Antibody-dependent enhancement (ADE) is an immunological paradox whereby sensitization following a primary viral infection results in the subsequent enhancement of a similar secondary infection. This idiosyncratic immune response has been established in dengue virus infections, driven by four antigenically related serotypes co-circulating in endemic regions. Several coronaviruses exhibit antibody-mediated mechanisms of viral entry, which has led to speculation of an ADE capacity for SARS-CoV-2, though in vivo and epidemiological evidence do not currently support this phenomenon. Three distinct antibody-dependent mechanisms for SARS-CoV-2 entry have recently been demonstrated: 1. FcR-dependent, 2. ACE2-FcR-interdependent, and 3. FcR-independent. These mechanisms of viral entry may be dependent on SARS-CoV-2 antibody specificity; antibodies targeting the receptor binding domain (RBD) typically result in Fc-dependent and ACE2-FcR-interdependent entry, whereas antibodies targeting the N-terminal domain can induce a conformational change to the RBD that optimizes ACE2-receptor binding domain interactions independent of Fc receptors. Whether these antibody-dependent entry mechanisms of SARS-CoV-2 result in the generation of infectious progenies and enhancement of infection has not been robustly demonstrated. Furthermore, ADE of SARS-CoV-2 mediated by antigenic seniority remains a theoretical concern, as no evidence suggests that SARS-CoV-2 imprinting blunts a subsequent immune response, contributing to severe COVID-19 disease.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».