Este artigo é um Preprint
Preprints são relatos preliminares de pesquisa que não foram certificados pela revisão por pares. Eles não devem ser considerados para orientar a prática clínica ou comportamentos relacionados à saúde e não devem ser publicados na mídia como informação estabelecida.
Preprints publicados online permitem que os autores recebam feedback rápido, e toda a comunidade científica pode avaliar o trabalho independentemente e responder adequadamente. Estes comentários são publicados juntamente com os preprints para qualquer pessoa ler e servir como uma avaliação pós-publicação.
Predicting COVID-19 Vaccine Efficacy from Neutralizing Antibody Levels
Preprint
em Inglês
| medRxiv
| ID: ppmedrxiv-21264921
ABSTRACT
Recent studies using data accrued from global SARS-CoV-2 vaccination efforts have demonstrated that breakthrough infections are correlated with levels of neutralizing antibodies. The decrease in neutralizing antibody titers of vaccinated individuals over time, combined with the emergence of more infectious variants of concern has resulted in waning vaccine efficacy against infection and a rise in breakthrough infections. Here we use a combination of neutralizing antibody measurements determined by a high throughput surrogate viral neutralization test (sVNT) together with published data from vaccine clinical trials and comparative plaque reduction neutralization test (PRNT) between SARS-CoV-2 variants to develop a model for vaccine efficacy (VE) against symptomatic infection. Vaccine efficacy estimates using this model show good concordance with real world data from the US and Israel. Our work demonstrates that appropriately calibrated neutralizing antibody measurements determined by high throughput sVNT can be used to provide a semi-quantitative estimate of protection against infection. Given the highly variable antibody levels among the vaccinated population, this model may be of use in identification of individuals with an elevated risk of breakthrough infections.
cc_by_nc
Texto completo:
Disponível
Coleções:
Preprints
Base de dados:
medRxiv
Tipo de estudo:
Estudo prognóstico
Idioma:
Inglês
Ano de publicação:
2021
Tipo de documento:
Preprint