Circulating neutralizing antibodies and SARS-CoV-2 variant replication following postvaccination infections
Notice bibliographique
Résumé
The effect of preexisting neutralizing antibodies (NAb) on SARS-CoV-2 shedding in postvaccination infection (PVI) is not well understood. We characterized viral shedding longitudinally in nasal specimens in relation to baseline (pre/periinfection) serum NAb titers in 125 participants infected with SARS-CoV-2 variants. Among 68 vaccinated participants, we quantified the effect of baseline NAb titers on maximum viral RNA titers and infectivity duration. Baseline NAbs were higher and targeted a broader range of variants in participants with monovalent ancestral booster vaccinations compared with those with a primary vaccine series. In Delta infections, baseline NAb titers targeting Delta or Wuhan-Hu-1 correlated negatively with maximum viral RNA. Per log10 increase in Delta-targeting baseline NAb IC50, maximum viral load was reduced -2.43 (95% CI: -3.76, -1.11) log10 nucleocapsid copies, and infectious viral shedding was reduced -2.79 (95% CI: -4.99, -0.60) days. Conversely, in Omicron infections (BA.1, BA.2, BA.4, or BA.5), baseline NAb titers against Omicron lineages or Wuhan-Hu-1 did not predict viral outcomes. Our results provide robust estimates of the effect of baseline NAbs on the magnitude and duration of nasal viral replication after PVI (albeit with an unclear effect on transmission) and show how immune escape variants efficiently evade these modulating effects.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».