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Enregistrement W4407032036 · doi:10.1128/jvi.01685-24

mRNA vaccine-induced SARS-CoV-2 spike-specific IFN-γ and IL-2 T-cell responses are predictive of serological neutralization and are transiently enhanced by pre-existing cross-reactive immunity

2025· article· en· W4407032036 sur OpenAlexafffund
Philip Samaan, Chapin S. Korosec, Patrick Budylowski, Serena Chau, Adrian Pasculescu, Freda Qi, Melanie Delgado-Brand, Tulunay Tursun, Geneviève Mailhot, Roya Monica Dayam, Corey Arnold, Marc‐André Langlois, Thomas Morningstar, Ryan Law, Erik Z. Mihelic, Salma Sheikh‐Mohamed, Eric Cao, Nimitha Paul, Anjali Patel, Keelia Quinn de Launay, Jamie M. Boyd, Alyson Takaoka, Karen Colwill, Vitaliy Matveev, Feng Yun Yue, Allison McGeer, Sharon E. Straus, Anne‐Claude Gingras, Jane M. Heffernen, Mario Ostrowski

Notice bibliographique

RevueJournal of Virology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaSt. Michael's HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoNational Research Council CanadaCanada Foundation for InnovationCanadian Institutes of Health ResearchOntario GenomicsGenome CanadaGovernment of OntarioUniversity of Ottawa
Mots-clésBiologyVirologyNeutralizationSerologyImmunitySpike ProteinSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakImmunologyAntibodyImmune systemVirusMedicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The contributions of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)-specific T cells to vaccine efficacy and durability are unclear. We investigated relationships between mRNA vaccine-induced spike-specific interferon- gamma (IFN-γ) and interleukin-2 (IL-2) T-cell responses and neutralizing antibody development in long-term care home staff doubly vaccinated with BNT162b2 or mRNA-1273. The impacts of pre-existing cross-reactive T-cell immunity on cellular and humoral responses to vaccination were additionally assessed. Mathematical modeling of the kinetics of spike-specific IFN-γ and IL-2 T-cell responses over 6 months post-second dose was bifurcated into recipients who exhibited gradual increases with doubling times of 155 and 167 days or decreases with half-lives of 165 and 132 days, respectively. Differences in kinetics did not correlate with clinical phenotypes. Serological anti-spike IgG, anti-receptor binding domain (RBD) IgG, anti-spike IgA, and anti-RBD IgA antibody levels otherwise decayed in all participants with half-lives of 63, 57, 79, and 46 days, respectively, alongside waning neutralizing capacity ( t 1/2 = 408 days). Spike-specific T-cell responses induced at 2–6 weeks positively correlated with live viral neutralization at 6 months post-second dose, especially in hybrid immune individuals. Participants with pre-existing cross-reactive T-cell immunity to SARS-CoV-2 exhibited greater spike-specific T-cell responses, reduced anti-RBD IgA antibody levels, and a trending increase in neutralization at 2–6 weeks post-second dose. Non-spike-specific T-cells predominantly targeted SARS-CoV-2 non-structural protein at 6 months post-second dose in cross-reactive participants. mRNA vaccination was lastly shown to induce off-target T-cell responses against unrelated antigens. In summary, vaccine-induced spike-specific T-cell immunity appeared to influence serological neutralizing capacity, with only a modest effect induced by pre-existing cross-reactivity. IMPORTANCE Our findings provide valuable insights into the potential contributions of mRNA vaccine-induced spike-specific T-cell responses to the durability of neutralizing antibody levels in both uninfected and hybrid immune recipients. Our study additionally sheds light on the precise impacts of pre-existing cross-reactive T-cell immunity to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 on the magnitude and kinetics of cellular and humoral responses to vaccination. Accordingly, our data will help optimize the development of next-generation T cell-based coronavirus vaccines and vaccine regimens to maximize efficacy and durability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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