Investigating the Antibody Response to SARS-CoV-2 After Infection or Vaccination
Notice bibliographique
Résumé
As of January 2024, the ongoing SARS-CoV-2 pandemic has resulted in over 700 million confirmed infections and 6.9 million deaths worldwide since its emergence in late 2019 as coronavirus disease 2019 (COVID-19). At its onset, there was a lack of high throughput testing for prior infections and a paucity in knowledge regarding the durability of immunity from infection. I worked collaboratively to establish and optimize a scalable enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) that uses a chemiluminescent readout for detecting antibodies of three classes [immunoglobulin G (IgG), IgM & IgA]. This platform detects antibodies that recognize three antigenic targets of SARS-CoV-2: the spike (S) trimer, the S receptor binding domain (RBD) and the nucleocapsid (N) protein. After scaling this assay to an automated platform, we determined that antibodies to natural infection persist for ≥ 3 months and that IgG antibodies in blood are correlated with levels found in saliva. Further, I established and optimized a surrogate neutralization ELISA that serves as a quick and simple protein-based assay to assess neutralizing antibody levels in contrast to other labor-intensive and time-consuming methods. In early 2021, mass public vaccination against COVID-19 began, and I assessed the durability of antibody levels in two vaccinated vulnerable cohorts: dialysis patients and long-term care home (LTCH) residents. A vaccine shortage prompted the delay between two vaccine doses for the general population including dialysis patients but not other vulnerable groups. Our findings showed that the delay in scheduled doses reduced antibody persistence in dialysis patients. Moreover, those who received the mRNA-1273 (Moderna) vaccine had higher binding antibody levels and a more durable response over 12 weeks than those receiving BNT162b2 (Pfizer). In contrast, LTCH residents were prioritized for vaccination, and residents were protected from severe disease; however, outbreaks started to re-emerge upon the circulation of variants of concern. We assessed the potential factors that may have reduced vaccine efficacy and found that the type of vaccine administered, relative age of participant, time since vaccination, and variant of concern were cumulative factors that affected neutralizing antibody titers. The platforms I co-developed have been utilized to investigate the durability of the antibody response to infection and vaccination among a diverse set of cohorts, and these data have been used to direct changes in health policies in Canada.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».