Viral infectious diseases have been regarded as one of the greatest threats to global public health. The recent coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) is a stark reminder of the threat posed by emerging viral infections. Developing and producing appropriate and efficient vaccines and therapeutics are the only options to combat this pandemic. The COVID-19 pandemic has highlighted the need for novel vaccine platforms to control and prevent emerging viral diseases. Conventional vaccine platforms, including live-attenuated vaccine and inactivated vaccines, pose limitations in the speed of vaccine development, manufacturing capacity, and broad protection for emergency use. Interestingly, vaccination with the SARS-CoV-2 vaccine candidate based on the mRNA-lipid nanoparticle (LNP) platform protected against COVID-19, confirming that the nucleoside-modified candidate is a safe and effective alternative to conventional vaccines. Moreover, the prophylactic strategies against the COVID-19 pandemic have been mRNA nucleic acid-based vaccines and nanoparticle-based platforms, which are effective against SARS-CoV-2 and its variants. Overall, the novel vaccine platform has presented advantages compared with the traditional vaccine platform in the COVID-19 pandemic. This review explores the recent advancements in vaccine technologies and platforms, focusing on mRNA vaccines, digital vaccines, and nanoparticles while considering their advantages and possible drawbacks.
Thomas Weikert;Saikiran Rapaka;Sasa Grbic;Thomas Re;Shikha Chaganti;David J. Winkel;Constantin Anastasopoulos;Tilo Niemann;Benedikt J. Wiggli;Jens Bremerich;Raphael Twerenbold;Gregor Sommer;Dorin Comaniciu;Alexander W. Sauter
Korean Journal of Radiology
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v.22
no.6
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pp.994-1004
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2021
Objective: To extract pulmonary and cardiovascular metrics from chest CTs of patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) using a fully automated deep learning-based approach and assess their potential to predict patient management. Materials and Methods: All initial chest CTs of patients who tested positive for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 at our emergency department between March 25 and April 25, 2020, were identified (n = 120). Three patient management groups were defined: group 1 (outpatient), group 2 (general ward), and group 3 (intensive care unit [ICU]). Multiple pulmonary and cardiovascular metrics were extracted from the chest CT images using deep learning. Additionally, six laboratory findings indicating inflammation and cellular damage were considered. Differences in CT metrics, laboratory findings, and demographics between the patient management groups were assessed. The potential of these parameters to predict patients' needs for intensive care (yes/no) was analyzed using logistic regression and receiver operating characteristic curves. Internal and external validity were assessed using 109 independent chest CT scans. Results: While demographic parameters alone (sex and age) were not sufficient to predict ICU management status, both CT metrics alone (including both pulmonary and cardiovascular metrics; area under the curve [AUC] = 0.88; 95% confidence interval [CI] = 0.79-0.97) and laboratory findings alone (C-reactive protein, lactate dehydrogenase, white blood cell count, and albumin; AUC = 0.86; 95% CI = 0.77-0.94) were good classifiers. Excellent performance was achieved by a combination of demographic parameters, CT metrics, and laboratory findings (AUC = 0.91; 95% CI = 0.85-0.98). Application of a model that combined both pulmonary CT metrics and demographic parameters on a dataset from another hospital indicated its external validity (AUC = 0.77; 95% CI = 0.66-0.88). Conclusion: Chest CT of patients with COVID-19 contains valuable information that can be accessed using automated image analysis. These metrics are useful for the prediction of patient management.
Eliel Nham;Jineui Kim;Jungmin Lee;Heedo Park;Jeonghun Kim;Sohyun Lee;Jaeuk Choi;Kyung Taek Kim;Jin Gu Yoon;Soon Young Hwang;Joon Young Song;Hee Jin Cheong;Woo Joo Kim;Man-Seong Park;Ji Yun Noh
IMMUNE NETWORK
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v.23
no.6
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pp.43.1-43.10
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2023
The continuous emergence of severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) variants has provided insights for updating current coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccines. We examined the neutralizing activity of Abs induced by a BA.4/5-containing bivalent mRNA vaccine against Omicron subvariants BN.1 and XBB.1.5. We recruited 40 individuals who had received a monovalent COVID-19 booster dose after a primary series of COVID-19 vaccinations and will be vaccinated with a BA.4/5-containing bivalent vaccine. Sera were collected before vaccination, one month after, and three months after a bivalent booster. Neutralizing Ab (nAb) titers were measured against ancestral SARS-CoV-2 and Omicron subvariants BA.5, BN.1, and XBB.1.5. BA.4/5-containing bivalent vaccination significantly boosted nAb levels against both ancestral SARS-CoV-2 and Omicron subvariants. Participants with a history of SARS-CoV-2 infection had higher nAb titers against all examined strains than the infection-naïve group. NAb titers against BN.1 and XBB.1.5 were lower than those against the ancestral SARS-CoV-2 and BA.5 strains. These results suggest that COVID-19 vaccinations specifically targeting emerging Omicron subvariants, such as XBB.1.5, may be required to ensure better protection against SARS-CoV-2 infection, especially in high-risk groups.
So Yun Lim;Ji Yeun Kim;Soonju Park;Ji-Soo Kwon;Ji Young Park;Hye Hee Cha;Mi Hyun Suh;Hyun Jung Lee;Joon Seo Lim;Seongman Bae;Jiwon Jung;Nakyung Lee;Kideok Kim;David Shum;Youngmee Jee;Sung-Han Kim
IMMUNE NETWORK
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v.21
no.6
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pp.41.1-41.13
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2021
Correlation between vaccine reactogenicity and immunogenicity against severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is unclear. Thus, we investigated to determine whether the reactogenicity after coronavirus disease 2019 vaccination is associated with antibody (Ab) titers and T cell responses. This study was prospective cohort study done with 131 healthcare workers at tertiary center in Seoul, South Korea. The degrees of the local reactions after the 1st and 2nd doses of ChAdOx1 nCov-19 (ChAdOx1) vaccination were significantly associated with the S1-specific IgG Ab titers (p=0.003 and 0.01, respectively) and neutralizing Ab (p=0.04 and 0.10, respectively) in age- and sex-adjusted multivariate analysis, whereas those after the BNT162b2 vaccination did not show significant associations. T cell responses did not show significant associations with the degree of reactogenicity after the ChAdOx1 vaccination or the BNT162b2 vaccination. Thus, high degree of local reactogenicity after the ChAdOx1 vaccine may be used as an indicator of strong humoral immune responses against SARS-CoV-2.
During the coronavirus 2019 (COVID-19) pandemic, wastewater-based epidemiology was used for surveying infectious diseases. In this study, wastewater surveillance was employed to monitor COVID-19 outbreaks. Wastewater influent samples were collected from four sewage treatment plants in Ulsan (Gulhwa, Yongyeon, Nongso, and Bangeojin) between August 2022 and August 2023. The samples were concentrated using the polyethylene glycol-sodium chloride pretreatment method. Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) RNA was extracted and detected using real-time polymerase chain reaction. Next generation sequences was used to perform correlation analysis between SARS-CoV-2 concentrations and COVID-19 cases and for COVID-19 variant analysis. A strong correlation was observed between SARS-CoV-2 concentrations and COVID-19 cases (correlation coefficient, r = 0.914). The COVID-19 variant analysis results were similar to the clinical variant genomes of three epidemics during the study period. In conclusion, monitoring COVID-19 via analyzing wastewater facilitates early recognition and prediction of epidemics.
Hye Jeong Moon;Mi Seon Han;Kyung Min Kim;Kyung Jin Oh;Ju Young Chang;Seong Yong Lee;Ji Eun Choi
Pediatric Infection and Vaccine
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v.30
no.2
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pp.84-90
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2023
Purpose: Infants aged ≤90 days with fever are susceptible to severe infections. This study aimed to analyze the clinical features of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection in this particular age group. Methods: Infants aged ≤90 days who were diagnosed with coronavirus disease 2019 (COVID-19) and hospitalized between March 1, 2020, and May 1, 2022 were included. Medical records of patients were retrospectively reviewed. Results: A total of 105 infants with COVID-19 were included; 27 (25.7%) neonates aged <28 days, and 48 (45.7%) and 30 (28.6%) infants aged 28-59 days and 60-90 days, respectively. Five (4.7%) patients remained asymptomatic and 68 (62.8%) were febrile, with a median fever duration of 2 days. The most common symptoms were respiratory including cough (66.6%), nasal stuffiness (51.4%), and rhinorrhea (40.9%). Blood cultures were performed in 10 infants but no organisms were detected. Cultures of bag-collected urine specimens from 8 infants were grown, resulting in positive growth for 2 without pyuria. Nine (8.6%) infants were treated with empirical antibiotics for a median duration of 2.3 days (range, 1-7 days). All 105 infants showed improvement without any complications, and there were no fatal cases. Conclusions: In this study, most infants aged ≤90 days with COVID-19 presented with mild symptoms and none of those evaluated had documented bacterial co-infection. The favorable prognosis among young infants with SARS-CoV-2 may aid clinicians in tailoring their approach to evaluation and management during outbreaks.
Polyhydroxyalkanoates (PHAs) are a family of microbial polyesters that can be produced by fermentation from renewable resources. PHAs can be used as completely biodegradable plastics or elastomers. In this paper, novel applications of PHAs in biosensor are described. A general platform technology was developed by using the substrate binding domain (SBD) of PHA depolymerase as a fusion partner to immobilize proteins of interest on PHA surface. It could be shown that the proteins fused to the SBD of PHA depolymerase could be specifically immobilized onto PHA film, PHA microbead, and microcontact printed PHA surface. We review the results obtained for monitoring the specific interaction between the SBO and PHA by using enhanced green fluorescent protein, red fluorescent protein, single chain antibody against hepatitis B virus preS2 surface protein and severe acute respiratory syndrome coronavirus surface antigen as model proteins. Thus, this system can be efficiently used for studying protein-protein and possibly protein-biomolecule interactions for various biotechnological applications.
Drug repositioning, one of the methods of developing new drugs, is a useful way to discover new indications by allowing drugs that have already been approved for use in people to be used for other purposes. Recently, with the development of machine learning technology, the case of analyzing vast amounts of biological information and using it to develop new drugs is increasing. The use of machine learning technology to drug repositioning will help quickly find effective treatments. Currently, the world is having a difficult time due to a new disease caused by coronavirus (COVID-19), a severe acute respiratory syndrome. Drug repositioning that repurposes drugsthat have already been clinically approved could be an alternative to therapeutics to treat COVID-19 patients. This study intends to examine research trends in the field of drug repositioning using machine learning techniques. In Pub Med, a total of 4,821 papers were collected with the keyword 'Drug Repositioning'using the web scraping technique. After data preprocessing, frequency analysis, LDA-based topic modeling, random forest classification analysis, and prediction performance evaluation were performed on 4,419 papers. Associated words were analyzed based on the Word2vec model, and after reducing the PCA dimension, K-Means clustered to generate labels, and then the structured organization of the literature was visualized using the t-SNE algorithm. Hierarchical clustering was applied to the LDA results and visualized as a heat map. This study identified the research topics related to drug repositioning, and presented a method to derive and visualize meaningful topics from a large amount of literature using a machine learning algorithm. It is expected that it will help to be used as basic data for establishing research or development strategies in the field of drug repositioning in the future.
Vaccination against severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has been acknowledged as an effective mean of preventing infection and hospitalization. However, the emergence of highly transmissible SARS-CoV-2 variants of concern (VOCs) has led to substantial increase in infections among children and adolescents. Vaccine-induced immunity and longevity have not been well defined in this population. Therefore, we aimed to analyze humoral and cellular immune responses against ancestral and SARS-CoV-2 variants after two shots of the BNT162b2 vaccine in healthy adolescents. Although vaccination induced a robust increase of spike-specific binding Abs and neutralizing Abs against the ancestral and SARS-CoV-2 variants, the neutralizing activity against the Omicron variant was significantly low. On the contrary, vaccine-induced memory CD4+ T cells exhibited substantial responses against both ancestral and Omicron spike proteins. Notably, CD4+ T cell responses against both ancestral and Omicron strains were preserved at 3 months after two shots of the BNT162b2 vaccine without waning. Polyfunctionality of vaccine-induced memory T cells was also preserved in response to Omicron spike protein. The present findings characterize the protective immunity of vaccination for adolescents in the era of continuous emergence of variants/subvariants.
Ji Yeun Kim;Seongman Bae;Soonju Park;Ji-Soo Kwon;So Yun Lim;Ji Young Park;Hye Hee Cha;Mi Hyun Seo;Hyun Jung Lee;Nakyung Lee;Jinyeong Heo;David Shum;Youngmee Jee;Sung-Han Kim
IMMUNE NETWORK
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v.21
no.4
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pp.29.1-29.9
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2021
There are limited data directly comparing humoral and T cell responses to the ChAdOx1 nCoV-19 and BNT162b2 vaccines. We compared Ab and T cell responses after first doses of ChAdOx1 nCoV-19 vs. BNT162b2 vaccines. We enrolled healthcare workers who received ChAdOx1 nCoV-19 or BNT162b2 vaccine in Seoul, Korea. Anti-severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) S1 protein-specific IgG Abs (S1-IgG), neutralizing Abs (NT Abs), and SARS-CoV-2-specific T cell response were evaluated before vaccination and at 1-wk intervals for 3 wks after vaccination. A total of 76 persons, comprising 40 injected with the ChAdOx1 vaccine and 36 injected with the BNT162b2 vaccine, participated in this study. At 3 wks after vaccination, the mean levels (±SD) of S1-IgG and NT Abs in the BNT162b2 participants were significantly higher than in the ChAdOx1 participants (S1-IgG, 14.03±7.20 vs. 6.28±8.87, p<0.0001; NT Ab, 183.1±155.6 vs. 116.6±116.2, p=0.035), respectively. However, the mean values of the T cell responses in the 2 groups were comparable after 2 wks. The humoral immune response after the 1st dose of BNT162b2 developed faster and was stronger than after the 1st dose of ChAdOx1. However, the T cell responses to BNT162b2 and ChAdOx1 were similar.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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