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跨保护HCOV免疫可减少SARS-COV-2感染期间的症状发展
抽象的许多临床参数与2019年严重冠状病毒病有关，但预防症状疾病的因素仍然未知。我们研究了严重的急性呼吸综合征2型（SARS-COV-2）和特有的人类冠状病毒（HCOV）抗体反应对纵向儿童队列中症状的症状的影响 瑞士。唾液（n = 4,993）和血浆（n = 7,486）对四个HCOV（亚基S1 [S1]）和SARS-COV-2（S1，受体结合结构域，亚基S2 [s2]，subunit S2 [s2]，核苷酸蛋白）的抗体反应性与SARS-COV-2一起确定了SARS-COV-2。 （ba.2）在一个个体的子集中。推断最近的SARS-COV-2感染与粘膜与全身SARS-COV-2抗尖峰反应之间的强相关性有关。Individuals with pre-existing HCoV-S1 reactivity exhibited significantly higher antibody responses to SARS-CoV-2 in both plasma (IgG regression coefficients = 0.20, 95% CI = [0.09, 0.32], P < 0.001) and saliva (IgG regression coefficient = 0.60, 95% CI = [0.088, 1.11], P = 0.025).Saliva neutralization activity was modest but surprisingly broad, retaining activity against Wuhan (median NT50 = 32.0, 1Q–3Q = [16.4, 50.2]), Alpha (median NT50 = 34.9, 1Q–3Q = [26.0, 46.6]), and Delta (median NT50 = 28.0, 1Q–3Q = [19.9, 41.7]）。与交叉反应性HCOV免疫触发的快速粘膜防御相一致，无症状的个体在血浆中具有较高的先前存在的HCOV-S1活性（IgG HKU1）（IgG HKU1）（IgG HKU1），异步比[OR] = 0.53，95％CI = [0.29,97]，p = 0.29,0.97]，p = 0.038）and = 0.038）和saliva（saliva and kc， = [0.33，0.91]，p = 0.019）和唾液中较高的SARS-COV-2反应性（IgG S2倍变化= 1.26，95％CI = [1.03，1.54]，p = 0.030）。通过研究人群中对SARS-COV-2和HCOV的全身和粘膜免疫反应，而无需事先暴露于SARS-COV-2或疫苗接种，我们确定了与缺乏症状发育有关的特定抗体反应性。
出版详情：Liu, T., Tsang, W., Huang, F., Lau, OY, Chen, Y., Sheng, J., Guo, Y., Akinwunmi, B., Zhang, C. JP., & Ming, W.-K. (2021). 中国 SARS-CoV-2 大流行期间患者对人工智能应用与临床医生在疾病诊断中的偏好：离散选择实验。《医学互联网研究杂志》，23(2)，文章 e22841。https://doi.org/10.2196/22841
背景：误诊、乱收费、排队、诊所等待时间长等是全球医疗行业长期存在的现象。这些因素可能导致患者对临床医生误诊的焦虑。然而，随着大数据在生物医学和医疗保健界的使用日益增长，人工智能 (Al) 诊断技术的性能正在提高，可以帮助避免医疗实践错误，包括在当前 COVID-19 的情况下。目的：本研究旨在在中国 COVID-19 疫情的背景下，从人工智能诊断与临床医生的不同角度可视化和衡量患者的异质偏好。我们还旨在说明离散选择实验 (DCE) 潜在类别的不同决策因素，以及人工智能技术在 SARS-CoV-2 大流行期间及未来判断和管理中的应用前景。方法：DCE 方法是本文应用的主要分析方法。我们假设了诊断方法、门诊等候时间、诊断时间、准确率、诊断后随访、诊断费用等不同维度的属性，并形成问卷。利用 DCE 问卷收集的数据，应用 Sawtooth 软件对数据集构建了广义多项逻辑 (GMNL) 模型、混合逻辑模型和潜在类别模型。此外，我们计算了变量的系数、标准误差、P 值和优势比 (OR)，并形成效用报告以呈现属性的重要性和加权百分比。结果：无论临床医生的描述如何，共有 55.8% 的受访者 (767 人中的 428 人) 选择了 AI 诊断。在 GMNL 模型中，我们发现人们最喜欢 100% 的准确率 (OR 4.548, 95% CI 4.048-5.110, P <.001)。对于潜在类别模型，最容易接受的模型由 3 个潜在类别的受访者组成。影响最大、百分比权重最高的属性是诊断的准确性（总体为 39.29%）和费用（总体为 21.69%），尤其是对诊断“准确性”属性的偏好，该属性在各个类别中保持不变。对于第 1 类和第 3 类，人们更喜欢 AI + 临床医生的方法（第 1 类：OR 1.247，95% CI 1.036-1.463，P <.001；第 3 类：OR 1.958，95% CI
虚拟实验室：AI 代理设计新的 SARS-CoV-2
科学研究常常受益于跨学科研究团队。然而，大多数科学家无法接触到来自多个领域的专家。幸运的是，大型语言模型 (LLM) 最近表现出令人印象深刻的能力，可以通过回答科学问题来帮助不同领域的研究人员。在这里，我们通过引入虚拟实验室来扩展 LLM 在科学方面的能力，虚拟实验室是一个人工智能与人类的研究合作，用于进行复杂的跨学科科学研究。虚拟实验室由一名 LLM 首席研究员代理组成，该代理指导具有不同科学背景的 LLM 代理团队（例如，化学家代理、计算机科学家代理、评论家代理），由一名人类研究人员提供高级反馈。我们设计虚拟实验室通过一系列团队会议进行科学研究，所有代理讨论科学议程，以及个人会议，代理完成特定任务。我们通过将虚拟实验室应用于设计与 SARS-CoV-2 最新变体的纳米抗体结合物来展示其强大功能，这是一个具有挑战性的开放式研究问题，需要从生物学到计算机科学等不同领域的推理。虚拟实验室创建了一种新颖的计算纳米抗体设计流程，该流程结合了 ESM、AlphaFold-Multimer 和 Rosetta，并设计了 92 种新纳米抗体。对这些设计的实验验证揭示了一系列功能性纳米抗体，它们在 SARS-CoV-2 变体中具有良好的结合特性。这证明了虚拟实验室能够快速做出有影响力的现实世界科学发现。特别是，两种新的纳米抗体表现出与最近的 SARS-CoV-2 JN.1 或 KP.3 变体改善的结合，同时保持与祖先病毒刺突蛋白的强结合，这表明它们是值得进一步研究的令人兴奋的候选者。
SARS-CoV-2 进化：对诊断、治疗、疫苗有效性和开发的影响
摘要：COVID-19 大流行是由 SARS-CoV-2 病毒的快速进化引起的，对全球公共卫生构成了持续挑战。SARS-CoV-2 的特点是快速进化的突变，尤其是（但不限于）刺突蛋白，这使其进化轨迹的预测变得复杂。这些突变显著影响了传染性、免疫逃避和疫苗效力，导致多波大流行，全球病例超过 5 亿，死亡人数 700 万。尽管已经采取了多种策略，从快速疫苗开发和给药到设计和提供抗病毒药物（包括单克隆抗体），但病毒的持续传播和新变种的出现继续导致大量病例和死亡人数。在过去四年中，大量的研究工作为我们了解病毒发病机制、COVID-19 综合征和宿主-微生物相互作用做出了巨大贡献，从而开发了有效的疫苗、诊断工具和治疗方法。本综述的重点是全面分析突变对诊断、治疗和疫苗有效性的功能影响。我们进一步讨论了疫苗在妊娠期的安全性和混合免疫对长期预防感染的影响，以及泛冠状病毒疫苗和鼻腔制剂的最新进展，强调需要持续监测、研究和适应性公共卫生战略，以应对正在进行的 SARS-CoV-2 进化竞赛。
ACE2-FC融合蛋白针对SARS-COV-2及其变体的抗病毒活性
sars-cov-2一直在世界各地传播，经常发展为具有更大人类感染能力的新变体。SARS-COV-2及其突变体使用血管紧张素转化酶2（ACE2）作为细胞进入受体，该酶触发了几种依靠ACE2重组蛋白作为诱饵受体的使用的covid-19的治疗策略。在这项工作中，我们将ACE2无声FC融合蛋白（ACE2-HFCLALA）作为针对COVID-19的候选疗法。通过ELISA和流式细胞仪抑制测定法测量，该融合蛋白能够阻止SARS-COV-2 RBD与ACE2受体的结合。此外，我们使用了经典的中和测定法和后代中和测定法，以表明ACE2-HFCLALA融合蛋白能够中和正宗病毒。此外，我们发现与D614G菌株相比，这种融合蛋白在具有不同感兴趣的变量（Alpha，Beta，Delta和Omicron）方面更有效地预防体外感染（Alpha，Beta，Delta和Omicron）。我们的结果表明，该分子在治疗和预防性环境中使用使用ACE2作为通往人类细胞的门户的治疗和预防设置的潜力。
SARS-COV-2变体LF.7.2.1，NP.1和LP.8.1
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年12月27日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.12.27.630350 doi：Biorxiv Preprint
骨髓抑制，罕见的SARS-COV ...
COVID -19是由严重急性呼吸综合征冠状病毒（SARS-COV-2）引起的疾病。这是一个全球大流行，在2019年爆发期间影响了成年人和儿童。与成人相比，据报道，儿童共同19-19的临床表现不太严重，结果更好。[1]导致儿童严重程度降低的因素包括由于常规的活疫苗和频繁的病毒感染而引起的免疫力，对其他冠状病毒感染的交叉免疫以及缺乏相关的相关免疫衰老。儿童还具有良好的肺再生能力，可以解释covid-19的早期恢复。[2]尽管呼吸道和胃肠道症状一直是主要重点。骨髓抑制是一种罕见的，但在小儿患者中观察到的显着并发症。COVID-19中骨髓抑制的发病机理是多因素的，这包括直接病毒侵袭，免疫介导的损伤以及全身性炎症的影响。[3]
应医疗器械协调小组的要求提供有关 SARS-CoV-2 的建议
妊娠期 COVID-19 的临床管理在很大程度上与非妊娠患者相同。然而，即使妊娠不是任何支持性疗法的禁忌症，孕妇也不会像非妊娠患者那样接受所有疗法（Vousden 等人，2022 年）。孕妇需要抗病毒治疗以预防严重疾病（世界卫生组织，2023 年）。假阴性诊断结果可能导致患者得不到治疗或治疗延迟。几乎没有证据表明 COVID-19 对妊娠早期（妊娠 12 周以内）可能产生影响。然而，在妊娠晚期（妊娠 24 周以上），SARS-CoV-2 与其他病毒一样，会增加不良妊娠结局的发生率，如胎儿生长受限、早产和围产期死亡（Abbasi 等人，2024 年）。这些结果可能表明在妊娠前期和中期不知道感染，这可能是由于假阴性诊断结果造成的。 (Ko 等人，2021) 然而，与未怀孕的 COVID-19 女性相比，怀孕并没有增加死亡风险 (Abbasi 等人，2024)。
SARS-COV-2多样性和在大流行期间的两个学年的大学校园的传播
美国华盛顿州西雅图市华盛顿大学医学系过敏和传染病的分部； B疫苗和传染病分部，美国华盛顿州西雅图市弗雷德·哈钦森癌症中心； c美国华盛顿州华盛顿大学华盛顿大学流行病学系； D Brotman Baty精密医学研究所，美国华盛顿州西雅图； e美国华盛顿州华盛顿大学华盛顿大学基因组科学系； f美国华盛顿州华盛顿大学华盛顿大学环境卫生和安全系； g美国华盛顿州华盛顿大学华盛顿大学全球卫生系； H美国西部西雅图华盛顿大学实验室医学与病理学系；我霍华德·休斯医学院，美国马里兰州雪佛兰·蔡斯；美国免疫和呼吸道疾病中心，疾病控制中心，美国亚特兰大，乔治亚州，美国免疫和呼吸道疾病中心J流感局。*地址与该作者的通信：华盛顿大学医学系的过敏和传染病科，750 Republic St.，Box 358061，西雅图，华盛顿州西雅图，美国华盛顿州98109，美国。电子邮件amcasto@uw.edu。 †这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 免责声明：本报告中的发现和结论是作者的发现，不一定代表疾病控制与预防中心的官方立场。 收到2024年4月4日； 2024年9月13日接受。https：//doi.org/10.1093/clinchem/hvae194电子邮件amcasto@uw.edu。†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。免责声明：本报告中的发现和结论是作者的发现，不一定代表疾病控制与预防中心的官方立场。收到2024年4月4日； 2024年9月13日接受。https：//doi.org/10.1093/clinchem/hvae194
SARS-COV-2疫苗对女性生育能力的影响
目标。大多数社交媒体用户都表示对疫苗安全的担忧，因为据信SARS-COV-2疫苗接种可能会影响女性的再现性神性健康。这项系统综述和荟萃分析的目的是评估WHO批准的SARS-COV-2疫苗是否会影响女性的生育能力。材料和方法。PubMed，ClinicalTrials.gov，Cochrane Li Brary和Google Scholar被系统地搜索。结果。总共有7项临床试验包括在系统的审查中，其中6例包括在荟萃分析中。研究评估了SARS-COV-2疫苗对女性生育能力的影响。在第一次荟萃分析中，包括四项研究，并比较了疫苗和未接种疫苗组之间的鼻卵泡数：MD = 0.12，95％置信区间（CI）0.76-1.01，p = 0.78。两项研究的第二次荟萃分析比较了两组之间的AMH水平：MD = 0.18，95％CI 0.21-0.57，p = 0.37。三项研究的第三次荟萃分析比较了接种和未接种疫苗的组之间的卵母细胞数：MD = 0.32，95％CI 1.36- 0.72，p = 0.55。三项研究的第四次荟萃分析比较了临床妊娠率：RR = 0.89，95％CI 0.76-1.03，p = 0.13。结论。基于我们的系统审查和荟萃分析，认为针对SARS-COV-2女性和UNVAC CAN的疫苗接种率，我们可以得出结论，这两组在肛门卵泡数量，AMH水平，检索到的卵母细胞的数量和临床妊娠率方面没有统计学上的显着差异。