COVID-19関連追加(2021112日)

【一般集団におけるSARS-CoV-2自然感染に対する抗スパイク抗体応答】

Wei, J., Matthews, P.C., Stoesser, N. et al. Anti-spike antibody response to natural SARS-CoV-2 infection in the general population. Nat Commun 12, 6250 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-26479-2.

Abstract

SARS-CoV-2感染後の抗体応答の軌跡,期間,決定要因を理解することは,その後の防御や再感染のリスクを知る上で有用であるが,大規模な代表的研究は限られている.そこで我々は,2020426日〜2021614日までにSARS-CoV-2 PCR検査スワブ陽性であった英国COVID-19感染調査参加者7,256人の代表的なデータを用いて,一般集団におけるSARS-CoV-2感染後の抗体応答を推定した.潜在クラスモデル(latent class model)により,参加者の24%を抗スパイク抗体が発現していない「非反応者: non-responders」に分類したところ,非反応者は,年齢が高く感染の間SARS-CoV-2 Ct値が高く(すなわちウイルス量が少なく)何らかの症状を報告する頻度が低かったベイズ線形混合モデル(Bayesian linear mixed models)を用いて推定された抗スパイクIgGピークレベルは,以前の再感染に対する50%防御と関連していたレベルよりも7.3倍高く,高齢者や非白人の参加者でピークレベルが高かった推定抗スパイクIgG半減期は184で,女性と白人でより長かった.我々は,再感染に対する防御に関連する抗体レベルは,平均1.52年持続し,重症感染防止に関連するレベルは数年持続すると推定した.これらの推定値は,ワクチン接種のブースター戦略の計画に役立つ可能性がある.

Results

Table 1: Main characteristics of participants in classes identified from latent class mixed models for 7256 participants infected with SARS-CoV-2.

Fig. 1: Individual trajectories for 7256 participants infected with SARS-CoV-2 by class identified from latent class mixed models.

a Class 1, ‘seroconverted in response to infection’ (N=4683, 64.5%). b Class 2, possibly late/re-infection (N=831, 11.5%). c Class 3, seronegative non-responders (N=1742, 24.0%). Black dashed line indicates the assay threshold for IgG positivity (42ng/ml) and the dotted line at 28ng/ml (indicates level associated with 50% protection against re-infection). Restricted natural cubic splines (internal knots at 10, 30, 60 days and boundary knots at 60 and 140 days) were used to model time (see Methods’). Distribution of the factors by class membership is shown in Table 1.

Fig. 1

 

Fig. 2: Predicted probability of being in Class 1 (seroconverted in response to infection), 2 (possible late/re-infection) and 3 (seronegative non-responders).

a By age and working in patient-facing healthcare, plotted at the reference category for other variables (female, White ethnicity, no long-term health condition, Ct=26, have only one positive swab test during the infection episode) and no symptoms (solid line), other symptoms (dash-dotted line), classic symptoms (dashed line). b By Ct value and self-reported symptoms, plotted at the reference category for other variables (47-year-old, female, White ethnicity, no long-term health condition, not working in patient-facing healthcare, have only one positive swab test during the episode). Age was fitted using natural cubic spline with one internal knot placed at 50 years and two boundary knots at 20 and 80 years. Full model results are shown in Supplementary Table 2.

a By age and working in patient-facing healthcare, plotted at the reference category for other variables (female, White ethnicity, no long-term health condition, Ct=26, have only one positive swab test during the infection episode) and no symptoms (solid line), other symptoms (dash-dotted line), classic symptoms (dashed line). b By Ct value and self-reported symptoms, plotted at the reference category for other variables (47-year-old, female, White ethnicity, no long-term health condition, not working in patient-facing healthcare, have only one positive swab test during the episode). Age was fitted using natural cubic spline with one internal knot placed at 50 years and two boundary knots at 20 and 80 years. Full model results are shown in Supplementary Table 2.

Fig. 2

 

 

 

 

 

Fig. 3: Odds ratio with 95% confidence intervals from logistic regression comparing seronegative vs. seroconverting (Class 3 vs. Class 1) using demographic factors and individual symptoms that would be available without a positive test result.

a Using all data from Class 3 (N=1742) vs. Class 1 (N=4683). b Restricting Class 3 to those with Ct value32 and 2 genes detected (N=595) to decrease the impact of potential false-positive swab tests. Age was fitted using natural cubic spline with one internal knot placed at 50 years and two boundary knots at 20 and 80 years. Effect of age is presented in Supplementary Fig. 4. The 95% confidence intervals are calculated by prediction±1.96×SE of the prediction; solid dots indicate estimates with p-values<0.05, whereas hollow dots indicate those with p-values0.05. Numbers of odds ratio, 95% CI and p-values are presented in Supplementary Table 3.

Fig. 3

Fig. 4: Estimated mean trajectory of anti-spike IgG antibody levels and individual trajectories in 3271 participants in Class 1.

The timing of the peak level 56 days after the first positive swab is determined from the latent class mixed model. Estimated trajectories from three models are presented: the model assuming a linear decline in log2 scale (red line), the biphasic exponential model (blue line), and the model using splines (orange line). For the biphasic model, knot is placed at 28 days. For the spline model, time is fitted using natural cubic splines with internal knots at 30, 70 and boundary knots at 5, 110. The posterior mean and 95% credibility interval are shown. Black dashed line indicates the assay threshold for IgG positivity (42ng/ml) and the dotted line indicates level associated with 50% protection against re-infection (28ng/ml).

 

Fig. 4

Table 2: Posterior mean and 95% credibility intervals for anti-spike IgG peak level (intercept) (ng/ml) and half-life (slope) (days) in the univariable and multivariable models in 3271 participants in Class 1.

 

 

Fig. 5: Posterior predicted time (95% credibility interval) of the start of infection to three anti-spike IgG thresholds (42, 28 and 6ng/ml) by age (20, 40, 60 and 80 years), sex, and ethnicity from the multivariable biphasic exponential model in 3271 participants.

a Time from the start of infection to the positivity threshold of 42ng/ml. b Time from the start of infection to the equivocal threshold of 28ng/ml, which corresponds to 50% protection against PCR-confirmed re-infection. c Time from the start of infection to 6ng/ml, which corresponds to 50% protection against severe infection. d Time from the start of infection to the above three thresholds multiplied by 2, 3, 5 and 10, in a 60-year-old White male as an example, to estimate the duration given the higher antibody level required for protection against variants of concern. Estimations are shown in Supplementary Table 8. Estimates using the linear exponential model are shown in Supplementary Fig. 11 and Supplementary Table 8.

Fig. 5

 

Discussion

我々は,英国の代表的な調査データを用いて,PCR検査で陽性となった場合のセロコンバージョンの予測因子を明らかにし,セロコンバージョンした場合の抗体応答の持続時間と,それに関連した防御の可能性について調べた.

我々は,24%の参加者がPCR陽性と判定されてもセロコンバートしなかったことを発見したしかし,真の陽性PCR結果であることを示す強い証拠(Ct≦ 32, 2つ以上の遺伝子が検出された)を持つ参加者に限定すると,セロコンバートしなかったのは595/5230人(11%)と,より低い割合になった.同様の観察結果は以前にも報告されているが,非反応者の割合は0%25%まで様々であった11)12)13)26)27)28)29).非反応者は,真の非反応者,PCR結果の偽陽性,抗体結果の偽陰性の組み合わせを反映している可能性が高い.しかし,セロコンバーションに至らなかった人は,典型的には,抗体レベルが低い状態が続いており,抗体陽性の閾値を妥当な範囲で調整しても,偽陰性の抗体結果は変わらないことが示唆された.最初の2つの可能性と一致するように,非反応者は症状が少なく,Ct値が高かった(ウイルス量が少ない)が,真の非反応者であることと一致するように,高齢者も多かった.血清学的検査の感度は99%と報告されているが30),これは病院に入院している人を含む主に症状のある人から採取したサンプルに基づくものであり,無症候性または軽症感染者の割合が多いことが,今回見られた差の一部を説明している可能性がある.我々は,長期の健康状態が非反応に及ぼす独立した効果を示す証拠は得られなかった.これは,障害された液性免疫とは一般的に関連しない心血管や代謝の状態,抗体産生に直接影響を及ぼす状態といった,このグループの異質性(heterogeneity)を反映している可能性がある.他の研究では,免疫抑制剤を投与されている人あるいは障害された免疫をもつ人では,抗体応答が低下することが報告されている31)32)33)34)35).一部の集団では,抗体が再感染からの防御に関連しているが3)4),特定の免疫不全グループにおけるPCR陽性の血清陰性者における再感染およびワクチン不全(vaccine failure)のリスクについては,さらなる研究が必要である.

このコホートにおけるPCR検査の特異性は99.995%以上と推定されているが36)37),無症候性の人,つまり検査前感染確率が低い人に多くの検査が行われており,感度を94%38),特異性を99.995%と仮定すると,SARS-CoV-2の有病率が0.1%2%の場合,PCR検査の陽性適中率は95.0%99.7%となる.したがって,一部の非反応者はPCR検査結果が偽陽性であったと考えられる(特にClass 3[血清陰性; 非反応者]の参加者の大半(97%)は調査期間中に1回のみスワブ検査が陽性)が,相対的に高いPPVから,ほとんどの非反応者はPCR検査結果が真陽性であったことが示唆される.また,参加者が検査を受けなかったことや,自分で行ったスワブ検査の技術にばらつきがあったこと,あるいはアッセイ自体に問題があったことなどにより,PCR検査によって過去の感染が見逃された可能性もある.

々は,年齢とは別に,個人の症状,すなわち咳,嗅覚/味覚消失,発熱,倦怠感,頭痛そして喉の痛みが,PCR検査陽性後の抗体生成と独立して関連していることを発見した最も強い予測因子となったのは,4つの典型的な症状(咳,嗅覚/味覚消失,発熱)であった

我々は,抗スパイクIgGの半減期は184日と推定し,これまでの報告にある36244日と比較して15)17)19)20)21)22)23)感染に対する持続的な抗体応答を示した.我々は,抗体レベルのピークと減少に関連する複数の要因を見つけた.文献のばらつきは,研究デザイン,集団(年齢と性別),アッセイの性能(異なる標的と異なるアッセイの種類)の違いによって説明できるかもしれない.半減期が長いほど,ピークレベルは低く,一部の人,たとえば軽症疾患後20)28),ではより低い抗体応答を示してゆっくりと減衰する場合もあれば,より高い抗体応答を示してもより急速に衰えていく場合もあることが示唆された.この結果は,IgG半減期とピークレベルに正の相関があるとした過去の医療従事者の研究15)とは対照的であるが,初期応答が高い入院患者の方が,無症候性または軽症感染者よりもIgGがより早く減衰するという別の研究結果23)と一致している.SARS-CoV-2感染の多くは軽症または無症候性であるため,今回の研究で得られた抗体応答の持続時間は,一般的な集団に最もよく当てはまると可能性が高い.

これまでの液性免疫の研究から予想されるように,年齢が高いほどセロコンバージョン率は低かったしかし,セロコンバージョンした人のうち,IgGのピークレベルは高齢になるほど高かった.同様の結果は,医療従事者においても報告されており,年齢が高いほど抗ヌクレオカプシドIgGの最大レベルが高く,半減期が長いことが報告されている15).また,年齢が高いほど,IgGおよび記憶B細胞を含む免疫応答などの免疫反応が高いという関連性も報告されている39).今回の研究では,選択バイアスが影響しているかもしれない.その理由として,今回の研究結果は,参加者がセロコンバージョンしたことを条件としており,セロコンバージョンしたより高齢の参加者の一部は,基礎的な免疫がより不均一であるにもかかわらずセロコンバージョンする可能性のある,より若い参加者全体よりも、より強固な免疫応答を持っていたかもしれない点が挙げられる.

過去にSARS-CoV-2に感染した女性は,男性と比較して,より強固なT細胞活性化およびより強い抗体応答を示すことがわかっている40)41).我々は,男性は平等にセロコンバージョンした可能性が高いことがわかった; しかしセロコンバージョンしても,IgGのピークレベルに違いがなくても,男性は女性よりもIgG半減期が短く,これは医療従事者の過去の研究と一致する42).また別の研究では,軽症感染および回復期患者ではIgG抗体に男女差がないが,重症感染や感染早期では男性よりも女性の方がIgGは高いことがわかっている43).我々は,非白人の参加者は,白人の参加者よりもセロコンバートする可能性が高く(Ct値を調整しないモデル),より高い抗体レベルを獲得するほど,そのレベルが早く減弱することがわかった.非白人の民族の抗体レベルが高いことは,いくつかの医療従事者の集団で報告されている15)44).観察された性別と民族の影響は,遺伝的要因と社会的要因が組み合わさって生じている可能性が高く,それぞれのメカニズムの相対的な寄与を推定するには,社会的差異や構造的不平等から生じる交絡をさらに調整する必要がある.

Ct値が低いほどセロコンバージョンと関連していたが,高いCt値ほどIgGピーク値がわずかに高くなることと関連していることがわかったCt値が高い(ウイルス量が少ない)ほど,抗体価が低くなることが以前から指摘されていたため8)20)45),これは直感に反する結果となった.説明として最も考えられるのは,検査が症状に応じてではなく定期的に行われたため,本研究ではCt値がピーク時のウイルス量を完全には反映していない可能性である.我々は,自己申告による症状はセロコンバージョンと関連していたが,自己申告の症状とIgGピーク値および半減期との間に関連性を示す証拠はなかったことがわかった; これまでの知見では,症候性感染は無症候性感染よりも強い抗体応答を起こすことが示唆されている27).これは,今回のモデルがセロコンバージョンした人を条件としているため,あるいはこの一般集団の感染が概して軽症であったためかもしれない.

本研究で得られた重要な知見は,これらは,ワクチン試験においては再感染や重症感染に対する防御に関連する閾値に以前は関連していたが,感染防御に関連する抗体応答の持続時間の予測である.他の免疫応答の持続時間は異なるかもしれないし,また記憶応答は,測定可能な抗体レベルよりも防御が長く持続することを意味するかもしれない.さらに,抗体の減弱は二相性指数パターンに続くことを示唆する以前の研究に一致して46)47)我々は、抗体レベルが指数関数的に低下すると仮定するよりも,時間の経過とともに抗体の低下速度が遅くなり,抗体レベルが長く維持されることを観察した.我々は,ピークレベルから3つの閾値,すなわち陽性閾値42)28)(あらゆる症候性/無症候性感染4)から50%防御する)および6ng/ml(我々の推定ピークレベルの3%であり,ref. 25によれば重症感染から50%防御する),までの時間を推定した.抗スパイクIgG抗体価と中和活性および現在流通している変異ウイルスによる再感染からの早期防御(すなわち1年以内)を関連付けた他の研究からの推定に基づき,我々は,感染に対する50%防御は1.52重症感染に対する防御は数年続く可能性が予想されたが,経時的な抗体価に対する中和活性の関連を仮定した場合の正確な推定値,そして重症疾患に対する防御25)に関連した推定レベルは不確かである.しかし,変異ウイルスでは,同じレベルの中和にはより高い抗体レベルが必要となる可能性があることから,防御期間は大幅に短縮されるかもしれない.また,抗体の機能的な質(functional quality)が時間の経過とともに変化する可能性もある48); しかし本研究では評価していない.全体として,少なくとも短期的には,再感染に対する防御効果は高いようだ.

本研究の限界として,単一のアッセイを用いて抗スパイクIgGを測定したのみであることが挙げられる; class 3の血清反応陰性非反応者は,他のアッセイや他の標的抗原を用いて検出される抗体を持っていたかもしれない.我々は,中和抗体あるいはT細胞応答は測定していない; しかし中和抗体応答は感染後の抗スパイク結合抗体と強い相関(Spearman’s ρ=0.87)があることが既に報告されている49).今回のコミュニティ調査では,感染や症状の状態とは無関係に訪問(受診)が予定されていたため,感染の開始や発症時期を正確に特定することができなかった; それゆえ我々は,(症候性感染を対象とした)全国的な検査プログラムによる陽性者も組み入れ,間接的に感染の開始を推定するために,最初のスワブ陽性反応と潜在クラスモデルを用いた.同様に我々は,抗体データは毎月収集されていたため,各参加者の最大レベルから抗体の軌跡をモデル化することはできなかった.しかし我々は,IgGレベルのピークに近く,しかしわずかに後になるような開始点を選択した; これにより,ピークIgGレベルをわずかに過小評価する可能性があるが,指数関数的な減少の仮定が正しければ,半減期は偏りなく推定されるだろう.再感染はまれで,感染から120日を超えて経過した時点で再感染の可能性があったのは,抗体データを持つ92人(0.5%)のみであった(Supplementary Fig. 1).ほとんどの参加者は1つの抗体結果しか持っていなかったため,再感染後の抗体レベルの上昇(boosting)を調べることは不可能であった.

 

Conclusions

英国の一般集団の感染者を対象としたこの代表的な研究では,通常のスクリーニングでPCR検査陽性であった約4人に1人が抗スパイクIgG抗体を発現しなかった非反応者は,年齢が高く症状を報告しない人が多かったセロコンバージョンした参加者では,抗スパイクIgG抗体は,20歳では平均380590日,40歳では平均410649日,60歳では平均441703日,80歳では平均471755日の間,陽性閾値を超えていた.このような自然感染による免疫の期間(durability)の推定値は,ワクチン接種戦略の計画に役立つかもしれない.抗体レベルの減弱が感染やワクチン接種後の免疫や防御にどの程度影響するのか,また血清陰性の非反応者の感染リスクを評価するには,さらなる研究が必要である.

 

References

省略.