Pre-pandemic cross-reactive T-cell responses are associated with subsequent protection against SARS-CoV-2 infection, but not against symptomatic illness 2345
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description There was a relatively low burden of COVID-19 disease in sub-Saharan Africa (SSA) during the first pandemic wave. We hypothesized that pre-existing immune responses to SARS-CoV-2 induced by prior seasonal coronavirus infections would protect against infection and/or symptomatic disease. Female Sex Workers (FSWs) from Nairobi, Kenya had blood collected mid-2019 (pre-pandemic) and approximately 1 year later. SARS-CoV-2 infection was defined by the presence of antibodies against ≥2/3 SARS-CoV-2 antigens. ELISPOT was used to define pre-pandemic T-cell responses against comprehensive peptide pools covering SARS-CoV-2 structural proteins and defined non-structural epitopes. Pre-pandemic serology for the 4 seasonal coronaviruses was also performed using a multiplex immunoassay. We matched 100 cases who were infected during the first wave with 100 controls, based on age (±5 years) and sample date (±2 weeks). Our primary endpoints and analysis approach were predefined, and all assays were run blind. We found that both the presence and frequency of pre-pandemic IFNy-secreting T-cell responses against structural (but not non-structural) proteins were associated with significant protection against SARS-CoV-2 infection, but not with reduced symptoms among cases. IgG antibodies recognizing seasonal coronaviruses were ubiquitous. These results suggest that cross-reactive cellular responses induced by prior seasonal coronavirus infections may protect against SARS-CoV-2 infection Funding Sources CIHR MMI-174919 Topic Categories Viral Immunology (VIR)
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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) | 0,003 | 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 ».