Polyclonal Vβ21.3 expansion in multisystem inflammatory syndrome in children despite SARS-CoV-2 vaccination
Notice bibliographique
Résumé
Multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) is a severe SARS-CoV-2-associated condition that shares clinical features with Kawasaki disease (KD), characterised by a distinct polyclonal expansion of Vβ21.3+ T cells. We report five patients diagnosed with breakthrough MIS-C despite COVID-19 immunisation, all within a limited time period at the beginning of the Omicron wave, to assess whether breakthrough MIS-C cases share the same TCR Vβ21.3 skewing seen in non-vaccinated MIS-C cases. We retrospectively reviewed five MIS-C patients hospitalised between December 2021 and April 2022 despite previous immunisation against SARS-CoV-2 (BNT162b2, an mRNA vaccine against S-protein). Immunophenotyping, including TCR Vβ subset distribution, was performed in four patients.Patients (100% male, 12.2-17.2 years) had a natural breakthrough SARS-CoV-2 infection following prior immunisation (between August 2021 and February 2022). Recent infection was proven by positive SARS-CoV-2 PCR and/or IgG antibodies against the nucleocapsid protein. Blood samples of four patients were available. All presented with Vβ21.3+ T cell expansion, similar to MIS-C patients and in contrast to vaccinated historical KD patients (n=10). The two patients with the earliest sampling post-illness displayed frequencies of Vβ21.3+ T cells exceeding the reference mean value+10×SD. These Vβ21.3+ T cells showed increased surface expression of activation (HLA-DR, CD38) and exhaustion (PD-1, TIM-3) markers.In conclusion, breakthrough MIS-C patients presented with features consistent with unvaccinated MIS-C patients, including the hallmark Vβ21.3+ T cell expansion, indicating that prior immunisation with an mRNA vaccine targeting the Wuhan strain did not fully protect against MIS-C at the wave of a novel emerging variant early 2022. Trial registration number: NL41023.018.12.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».