Antibody repertoire associated with clinically diverse presentations of pediatric SARS-CoV-2 infection
Notice bibliographique
Résumé
Pediatric SARS-CoV-2 infection results in clinical presentations ranging from asymptomatic/mild infection to severe pulmonary COVID-19, to Multisystem Inflammatory Syndrome in Children (MIS-C), characterized by hyperinflammation and multi-organ involvement. While various aspects of antibody responses to pediatric SARS-CoV-2 infection manifestations have been reported, parallel studies of antibody responses to viral and self-antigens are understudied. We tested whether clinical presentations of increasing severity corresponded to different antiviral antibody and autoantibody signatures. Using custom arrays, we found that, relative to uninfected subjects, all SARS-CoV-2 infection manifestations were associated with increased autoantibody production, suggesting pediatric SARS-CoV-2 infection as a risk factor for autoimmune complications. Subtle differences were seen in autoantibody patterns among infection groups, with some autoantibodies more associated with mild manifestations and others with severe ones. When we compared MIS-C and severe COVID-19 subjects, we found differences in IgG (mostly IgG1) abundance but not in Fc-mediated effector functions. Thus, MIS-C may be associated with abnormal antibody function, suggesting that this syndrome, and perhaps other post-acute sequelae of SARS-CoV-2 infection, may be associated with antibody dysfunction. Our study shows that the antibody repertoire varies with clinical presentation of SARS-CoV-2 in children and its analysis may help understand long COVID 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 | 0,001 | 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 ».