Autoantibodies targeting angiotensin‐converting enzyme 2 are prevalent and not induced by <scp>SARS</scp> ‐ <scp>CoV</scp> ‐2 infection
Notice bibliographique
Résumé
Clinical outcomes resulting from SARS-CoV-2 infection vary widely, ranging from asymptomatic cases to the development of mild to severe respiratory illness, and in some instances, chronic lingering disease and mortality. The underlying biological mechanisms driving this wide spectrum of pathogenicity among certain individuals and demographics remain elusive. Autoantibodies have emerged as potential contributors to the severity of COVID-19. Although preliminary reports have suggested the induction of antibodies targeting Angiotensin-Converting Enzyme II (ACE2) post-infection, this assertion lacks confirmation in large-scale studies. In this study, our objective is to comprehensively characterize and quantify the prevalence and expression levels of autoantibodies directed against ACE2 in a sizable cohort (n = 464). Our findings reveal that ACE2-reactive IgM antibodies are the most prevalent, with an overall seroprevalence of 18.8%, followed by IgG at 10.3% and IgA at 6.3%. Longitudinal analysis of individuals with multiple blood draws showed stable ACE2 IgG and IgA levels over time. Upon stratifying individuals based on molecular testing for SARS-CoV-2 or serological evidence of past infection, no significant differences were observed between groups. Functional assessment of ACE2 autoantibodies demonstrated that they are non-neutralizing and failed to inhibit spike-ACE2 interaction or affect the enzymatic activity of ACE2. Our results highlight that ACE2 autoantibodies are prevalent in the general population and were not induced by SARS-CoV-2 infection in our cohort. Notably, we found no substantiated evidence supporting a direct role for ACE2 autoantibodies in SARS-CoV-2 pathogenesis.
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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 | 0,000 | 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 ».