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Immunity:新方法可预测COVID19患者的体液免疫

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来源:本站原创 2020-08-09 03:12

根据最近发表在《Immunity》杂志上的一篇文章,来自哈佛大学的Galit Alter博士与 Helen Chu教授确定了五种免疫反应标记,这些标记可以正确地对恢复期的COVID-19患者和其他患者进行分类。Chu博士的团队负责本研究的临床工作的登记,收集和管理,收集了住院COVID-19患者的样本。这项研究使用了来自22个人的样本,其中12人康复,10人死亡。
2020年8月9日讯/生物谷BIOON/---根据最近发表在《Immunity》杂志上的一篇文章,来自哈佛大学的Galit Alter博士与 Helen Chu教授确定了五种免疫反应标记,这些标记可以正确地对恢复期的COVID-19患者和其他患者进行分类。Chu博士的团队负责本研究的临床工作的登记,收集和管理,收集了住院COVID-19患者的样本。这项研究使用了来自22个人的样本,其中12人康复,10人死亡。

Alter博士的团队使用了系统血清学技术,依靠60多种测定方法来创建详细的免疫反应概况,以比较幸存者和未幸存者的免疫反应。

引起COVID-19的病毒SARS-CoV-2具有两种主要蛋白质,负责产生抗体的体液免疫系统对此作出反应。它们是刺突(S)蛋白和核衣壳(N)蛋白。

(图片来源:Www.pixabay.com)

“正在研发的大多数候选疫苗都旨在引发针对刺突蛋白的抗体,这是我们观察到的在自然感染中幸存的个体的反应。” N蛋白在病毒中的产生水平明显高于S蛋白,但是先前的研究表明,对N蛋白的免疫应答不能提供针对SARS-CoV-2相关冠状病毒的保护作用。

通过使用系统血清学技术,可以详细了解体液免疫反应,Alter博士的实验室比较了康复者和死者的免疫反应。他们发现,康复的患者的体液免疫反应大部分对S蛋白有反应,而死者的免疫力发生了变化,因此他们对N蛋白的免疫反应更强。

Alter说:“只有在比较了来自不同患者群体的强大而详细的免疫反应后,免疫优势的变化才显现出来。”

作者发现,可以通过测量五个免疫应答标记来检测这种免疫优势转移:其中包括对S蛋白的IgM和IgA1反应以及对N蛋白的抗体依赖性补体沉积,IgM和IgA2反应。使用这五个标记,研究人员能够建立一个模型,可以正确地将临床样本归类为康复亚群以及未康复亚群。为了验证该模型,作者分析了来自波士顿的40个临床COVID-19样本,来自康复者的20个和已故患者的20个。结果显示,与康复患者相比,死者的S蛋白向N蛋白的免疫优势转移相同。此外,在所分析的样本中,这种免疫优势转移比使用人口统计学因素能够更加准确预测恢复或死亡。

Chu说:“发现这些早期的抗体特征可能对评估候选COVID-19疫苗有影响,以确保它们产生的免疫应答与自然感染者相似。”(生物谷 Bioon.com)

资讯出处:Potentially predictive humoral immune response markers in COVID-19 patients

原始出处:Caroline Atyeo et al, Distinct early serological signatures track with SARS-CoV-2 survival, Immunity (2020). DOI: 10.1016/j.immuni.2020.07.020

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