Tra i coronavirus che infettano l’uomo, quattro causano raffreddori comuni lievi, mentre altri tre, tra cui la sindrome respiratoria acuta grave attualmente in circolazione il Covid-19, provocano infezioni gravi. Alcuni ricercatori hanno utilizzato una tecnologia nota come VirScan per sondare gli anticorpi di centinaia di pazienti con malattia e controlli dell’era pre-Covid-19.
Un modello di apprendimento automatico ha classificato accuratamente i pazienti infetti da SARS-CoV-2 e ha guidato la progettazione di un test per il rilevamento rapido degli anticorpi. Lo studio ha anche esaminato il modo in cui la risposta anticorpale e la storia di esposizione virale differiscono nei pazienti con esiti divergenti, il che potrebbe informare la produzione di migliori terapie vaccinali e anticorpali.
Questa analisi è importante per comprendere l’immunogenicità del proteoma virale e le basi per la reattività crociata con i coronavirus del raffreddore comune. La malattia da Covid-19 è degna di nota per il suo decorso variabile, con alcuni individui che rimangono asintomatici mentre altri sperimentano febbre, distress respiratorio o persino la morte. È necessaria un’indagine completa della risposta anticorpale negli individui con il virus grave o lieve, nonché un esame della storia di esposizione virale passata.
Una comprensione delle risposte umorali al virus è fondamentale per migliorare la diagnostica e i vaccini e ottenere informazioni sui risultati clinici variabili. I ricercatori hanno integrato la libreria VirScan originale con librerie aggiuntive di peptidi che abbracciano i proteomi di SARS-CoV-2 e tutti gli altri coronavirus umani.
Queste librerie hanno permesso di mappare con precisione le posizioni degli epitopi e di indagare la reattività crociata tra SARS-CoV-2 e altri ceppi di coronavirus. La libreria VirScan originale ha permesso di studiare simultaneamente le risposte anticorpali a infezioni precedenti e la storia di esposizione virale.
I risultati hanno rilevato epitopi specifici per SARS-CoV-2, nonché quelli che reagiscono in modo crociato con coronavirus a raffreddore comune. Molti di questi anticorpi a reazione crociata sono presenti nei campioni dell’era pre-Covid-19. Hanno sviluppato un modello di apprendimento automatico che prevedeva la cronologia di esposizione a SARS-CoV-2 con una sensibilità del 99% e una specificità del 98% dai dati VirScan.
Questi risultati possono essere influenzati dalle differenze nelle composizioni demografiche tra i due gruppi, ma sollevano ipotesi che potrebbero essere testate in studi futuri. Questa conoscenza può essere utilizzata per produrre diagnosi con una specificità migliorata e può fornire un trampolino di lancio per l’isolamento e la dissezione funzionale sia degli anticorpi neutralizzanti che degli anticorpi che potrebbero esacerbare i risultati del paziente attraverso il potenziamento dipendente dagli anticorpi o la distrazione immunitaria.
Lo studio rivela notevoli correlazioni tra la gravità di Covid-19 e sia la storia di esposizione virale che la forza complessiva della risposta anticorpale alle infezioni passate. Questi risultati sono probabilmente influenzati da covariate demografiche, ma generano ipotesi che possono essere testate con coorti di pazienti più ampie abbinate per età, sesso, razza e altre variabili demografiche.
Foto di Gerd Altmann da Pixabay
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