SwePub
Tyck till om SwePub Sök här!
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:umu-193709"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:umu-193709" > Probabilistic class...

Probabilistic classification of anti-SARS-CoV-2 antibody responses improves seroprevalence estimates

Castro Dopico, Xaquin (författare)
Karolinska Institutet
Muschiol, Sandra (författare)
Karolinska Institutet
Grinberg, Nastasiya F. (författare)
Cambridge Institute of Therapeutic Immunology & Infectious Disease, University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom
visa fler...
Aleman, Soo (författare)
Karolinska Institutet
Sheward, Daniel J. (författare)
Karolinska Institutet
Hanke, Leo (författare)
Karolinska Institutet
Ahl, Marcus (författare)
Department of Infectious Diseases, Karolinska University Hospital, Huddinge, Sweden
Vikström, Linnea (författare)
Umeå universitet,Institutionen för klinisk mikrobiologi
Forsell, Mattias N. E. (författare)
Umeå universitet,Institutionen för klinisk mikrobiologi
Coquet, Jonathan M. (författare)
Karolinska Institutet
McInerney, Gerald (författare)
Karolinska Institutet
Dillner, Joakim (författare)
Karolinska Institutet
Bogdanovic, Gordana (författare)
Karolinska Institutet
Murrell, Ben (författare)
Karolinska Institutet
Albert, Jan (författare)
Karolinska Institutet
Wallace, Chris (författare)
Cambridge Institute of Therapeutic Immunology & Infectious Disease, University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom; Medical Research Council Biostatistics Unit, University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom
Karlsson Hedestam, Gunilla B. (författare)
Department of Microbiology, Tumor and Cell Biology, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2022-03-02
2022
Engelska.
Ingår i: Clinical & Translational Immunology (CTI). - : John Wiley & Sons. - 2050-0068. ; 11:3
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Objectives: Population-level measures of seropositivity are critical for understanding the epidemiology of an emerging pathogen, yet most antibody tests apply a strict cutoff for seropositivity that is not learnt in a data-driven manner, leading to uncertainty when classifying low-titer responses. To improve upon this, we evaluated cutoff-independent methods for their ability to assign likelihood of SARS-CoV-2 seropositivity to individual samples. Methods: Using robust ELISAs based on SARS-CoV-2 spike (S) and the receptor-binding domain (RBD), we profiled antibody responses in a group of SARS-CoV-2 PCR+ individuals (n = 138). Using these data, we trained probabilistic learners to assign likelihood of seropositivity to test samples of unknown serostatus (n = 5100), identifying a support vector machines-linear discriminant analysis learner (SVM-LDA) suited for this purpose. Results: In the training data from confirmed ancestral SARS-CoV-2 infections, 99% of participants had detectable anti-S and -RBD IgG in the circulation, with titers differing > 1000-fold between persons. In data of otherwise healthy individuals, 7.2% (n = 367) of samples were of uncertain serostatus, with values in the range of 3-6SD from the mean of pre-pandemic negative controls (n = 595). In contrast, SVM-LDA classified 6.4% (n = 328) of test samples as having a high likelihood (> 99% chance) of past infection, 4.5% (n = 230) to have a 50–99% likelihood, and 4.0% (n = 203) to have a 10–49% likelihood. As different probabilistic approaches were more consistent with each other than conventional SD-based methods, such tools allow for more statistically-sound seropositivity estimates in large cohorts. Conclusion: Probabilistic antibody testing frameworks can improve seropositivity estimates in populations with large titer variability.

Ämnesord

MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Medicinska och farmaceutiska grundvetenskaper -- Immunologi inom det medicinska området (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Basic Medicine -- Immunology in the medical area (hsv//eng)
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Klinisk medicin -- Infektionsmedicin (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Clinical Medicine -- Infectious Medicine (hsv//eng)

Nyckelord

antibody responses
antibody testing
COVID-19
probability
SARS-CoV-2
serology

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy