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# 健康科学# 感染症(HIV/AIDSを除く)

ワクチンのタイミングと効果:重要な発見

研究によると、ワクチン接種のタイミングが免疫反応や抗体レベルに影響を与えることがわかった。

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目次

ワクチン接種は、2020年12月にワクチンが初めて承認されて以来、世界的にCOVID-19の影響を減らすのに重要な役割を果たしてきた。初期のワクチンには、ChAdOx1というアデノウイルスベクターに基づいたものと、BNT162b2とmRNA-1273という2つのmRNAワクチンがあった。臨床試験や研究から得られたデータが増えるにつれて、各ワクチンの症候性COVID-19を予防する効果に違いがあることがわかった。特に、ワクチン接種の間隔の長さが影響していることが観察された。

ワクチンの有効性の概要

例えば、BNT162b2は、3週間の間隔で2回接種した場合に95%の有効性が報告されており、6ヶ月以上経つと91.3%に下がった。一方、ChAdOx1は12週間以内に2回接種した場合に62.1%の有効性を示した。一般的に、BNT162b2は症候性COVID-19を予防する上でChAdOx1よりも効果的であることが研究で示されている。

さらに、1回目と2回目の接種の間隔が両ワクチンの効果に影響を及ぼした。ChAdOx1では、接種間隔が長いほど、短い場合と比べて有効性が良くなることがわかった。同様に、BNT162b2でも、接種スケジュールを延ばすことで症候性感染の率が低くなることが分かった。

免疫反応を理解する上での課題

これらのワクチンの有効性の違いを認識しているにもかかわらず、さまざまなワクチンと接種スケジュールが免疫システムにどのように影響するかについての明確な理解はまだ不足している。ChAdOx1とBNT162b2は、ウイルスと戦う方法を体が記憶するのに役立つメモリB細胞を含む強力な免疫応答を生成する。しかし、異なる免疫反応を引き起こす。ChAdOx1は強いT細胞応答と特定の抗体型を生成する傾向があり、BNT162b2は特にIgAとIgGの異なる抗体の高いレベルを促進する。

ワクチンの展開の違いにより、免疫応答に対するワクチンのタイプやスケジュールの影響を特定するのは難しい。研究者たちは、さまざまな要因に基づいて免疫システムがこれらのワクチンにどのように反応するかをより理解するために免疫応答を分析できる。

ダイナミックモデリングの役割

免疫応答についての洞察を得るために、研究者たちはワクチン接種後の免疫マーカーの挙動を追跡するダイナミックモデルを使用した。このアプローチにより、研究者は免疫システムのコンポーネント間のトレンドや相関関係を見ることができる。モデルには2つの主要なタイプがある。現象学的モデルは統計関係に焦点を当て、メカニスティックモデルは根本的な生物学的プロセスを説明する。メカニスティックモデルはより明確な洞察を提供できるが、限られたデータのために真の生物学的プロセスを特定するのが難しいことがある。

この研究では、ChAdOx1とBNT162b2のCOVID-19ワクチンに対する免疫反応を調べるためにメカニスティックモデルが開発された。ワクチン接種からの時間が免疫応答にどのように影響するかを考慮している。このモデルは、ワクチンで刺激されたメモリB細胞から生じる2種類の抗体産生細胞、プラズマブラストとプラズマ細胞に特に注目している。

研究結果

さまざまな免疫マーカーにモデルを適合させることにより、研究者たちはワクチンのパフォーマンスを確認できた。BNT162b2は、ChAdOx1と比較してメモリB細胞の増殖が大きいことが分かったが、一般的なメモリB細胞の成長に関しては年齢や接種間隔による大きな違いは見られなかった。

しかし、接種のタイミングはプラズマブラストによって抗体が生産されるスピードに影響を与えた。短い間隔では生産率が低下した。これは、接種の間隔を少し長くすることで全体的により強い免疫応答が得られる可能性があることを示唆している。

抗体応答の測定

研究者たちは、ChAdOx1またはBNT162b2の2回目の接種後、異なる種類の抗体が体内でどのくらい持続するかも調べた。ChAdOx1を受けた後、抗体レベルは接種後約16日目にピークに達し、BNT162b2は約17日目にピークを迎えた。ピークに達した後、抗体レベルは着実に低下し始めたが、その低下のペースは両ワクチンで異なった。

加えて、BNT162b2で接種された人々はChAdOx1で接種された人々と比較して、より長期間にわたって高い抗体レベルを維持していた。接種からの時間やワクチンの種類は、これらの抗体がどのくらい効果的であるかを決定する上で重要だった。

接種スケジュールの重要性

結果は、1回目と2回目の接種の間の時間が抗体の成功に大きく影響することを示した。例えば、1回目の接種から28日未満に2回目を受けた人々は、より長く待った人々と比べて抗体レベルが低かった。この研究では年齢に関連する強い傾向は見られなかったが、接種スケジュールの重要性が強調された。

研究の限界

研究は貴重な洞察を提供したが、限界もある。サンプルサイズが比較的小さく、結果が大規模人口にどれだけ適用可能かに影響を与える可能性がある。また、研究は主に血液サンプルに焦点を当てており、リンパ節などの体の他の部位で起こっている免疫応答を見落とす可能性がある。さらに、全体的な免疫応答に役割を果たすヘルパーT細胞などの他の免疫細胞との相互作用も考慮されていない。

今後のワクチン戦略への示唆

これらの要因を理解することは、今後のワクチン開発にとって重要だ。年齢や接種スケジュールが免疫応答にどのように影響するかを知ることで、異なるグループにより適したワクチン戦略が構築できるようになる。これにより、さまざまな集団に対する保護が向上する可能性がある。ワクチン接種後の免疫応答の継続的なモニタリングも重要で、時間が経ってもワクチンの有効性を確保するために必要だ。

健康当局がこれらの結果を考慮すれば、ブースター接種の頻度や新たなウイルス変異体への調整を含めて、ワクチン接種計画を最適化できる。これにより、特に裕福でない国々において、ワクチンへのアクセスと配布を改善する取り組みを支援できる。

結論

この研究は、ChAdOx1とBNT162b2のワクチンが免疫応答にどのように影響するかを明らかにし、接種のタイミングの重要性を示している。研究は、ワクチンが免疫システムとどのように相互作用するかが、タイプや接種スケジュールによって大きく異なることを強調している。これらのダイナミクスについての理解を深めることで、健康当局は公衆衛生の結果を改善するためのワクチン戦略を強化できる。特に、依然としてウイルス疾患の課題に直面している世界において重要だ。

オリジナルソース

タイトル: Memory B cell proliferation drives differences in neutralising responses between ChAdOx1 and BNT162b2 SARS-CoV-2 vaccines

概要: Vaccination against COVID-19 has been pivotal in reducing the global burden of the disease. However, Phase III trial results and observational studies underscore differences in efficacy across vaccine technologies and dosing regimens. Notably, mRNA vaccines have exhibited superior effectiveness compared to Adenovirus (AdV) vaccines, especially with extended dosing intervals. Using in-host mechanistic modelling, this study elucidates these variations and unravels the biological mechanisms shaping the immune responses at the cellular level. We used data on the change in memory B cells, plasmablasts, and antibody titres after the second dose of a COVID-19 vaccine for Australian healthcare workers. Alongside this dataset, we constructed a kinetic model of humoral immunity which jointly captured the dynamics of multiple immune markers, and integrated hierarchical effects into this kinetics model, including age, dosing schedule, and vaccine type. Our analysis estimated that mRNA vaccines induced 2.1 times higher memory B cell proliferation than AdV vaccines after adjusting for age, interval between doses and priming dose. Additionally, extending the duration between the second vaccine dose and priming dose beyond 28 days boosted neutralising antibody production per plasmablast concentration by 30%. We also found that antibody responses after the second dose were more persistent when mRNA vaccines were used over AdV vaccines and for longer dosing regimens. Reconstructing in-host kinetics in response to vaccination could help optimise vaccine dosing regimens, improve vaccine efficacy in different population groups, and inform the design of future vaccines for enhanced protection against emerging pathogens. SIGNIFICANCE STATEMENTThere are differences in vaccine efficacy across different SARS-CoV-2 vaccine technologies and dosing regimens. Using an in-host mechanistic model that describes antibody production fitting to in-host immune markers, we found that mRNA vaccines are twice as effective at stimulating memory B cell proliferation when compared to AdVs vaccines and that a longer time between the second vaccine dose and priming dose increases the neutralising antibody production per plasmablast concentration. These findings disentangle the effect of vaccine type and time since the priming dose, aiding in the understanding of immune responses to SARS-CoV-2 vaccination.

著者: David Hodgson, Y. Liu, L. Carolan, S. Mahanty, K. Subbarao, S. Sullivan, A. Fox, A. J. Kucharski

最終更新: 2024-07-11 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.07.11.24310221

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.07.11.24310221.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。

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