SARS

Nature Communications volumen 14, Número de artículo: 1299 (2023) Citar este artículo

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Las vacunas basadas en ARNm reducen drásticamente la aparición y la gravedad de la COVID-19, pero se asocian con efectos adversos raros relacionados con la vacuna. Estas toxicidades, junto con las observaciones de que la infección por SARS-CoV-2 está asociada con el desarrollo de autoanticuerpos, plantean dudas sobre si las vacunas contra la COVID-19 también pueden promover el desarrollo de autoanticuerpos, particularmente en pacientes autoinmunes. Aquí utilizamos el perfil de antígeno extracelular rápido para caracterizar las respuestas humorales autodirigidas y virales después de la vacunación con ARNm de SARS-CoV-2 en 145 individuos sanos, 38 pacientes con enfermedades autoinmunes y 8 pacientes con miocarditis asociada a la vacuna de ARNm. Confirmamos que la mayoría de las personas generaron respuestas sólidas de anticuerpos específicos del virus después de la vacunación, pero que la calidad de esta respuesta se ve afectada en pacientes autoinmunes con ciertos modos de inmunosupresión. La dinámica de autoanticuerpos es notablemente estable en todos los pacientes vacunados en comparación con los pacientes con COVID-19 que muestran una mayor prevalencia de nuevas reactividades de autoanticuerpos. Los pacientes con miocarditis asociada a la vacuna no tienen una mayor reactividad de autoanticuerpos en relación con los controles. En resumen, nuestros hallazgos indican que las vacunas de ARNm desacoplan la inmunidad contra el SARS-CoV-2 de las respuestas de autoanticuerpos observadas durante la fase aguda de la COVID-19.

Las vacunas basadas en ARNm contra el SARS-CoV-2 han demostrado una eficacia notable en la prevención de la infección sintomática y la gravedad de la enfermedad por COVID-191,2, incluso en el contexto de variantes y subvariantes altamente transmisibles3. Las respuestas inmunitarias enérgicas provocadas por estas vacunas suelen ir acompañadas de respuestas inflamatorias sistémicas que incluyen elevaciones de las concentraciones plasmáticas circulantes de citoquinas como IL-15, IFNγ y CXCL104. Aunque su seguridad general se compara favorablemente con otras vacunas aprobadas por la FDA, se han observado eventos adversos que van desde síntomas similares a los de la gripe común hasta casos raros de miocarditis5. Además, estas vacunas se han asociado con brotes de enfermedades en pacientes con condiciones autoinmunes preexistentes6.

Anteriormente, nosotros y otros descubrimos que la infección aguda por SARS-CoV-2 se asociaba con una elevación de la reactividad de los autoanticuerpos, que también se correlacionaba con la gravedad de la enfermedad7,8. Si bien algunas de estas reactividades probablemente ya existían, otras eran nuevas o mostraban una trayectoria creciente que coincidía con el inicio de la infección. La etiología de estos anticuerpos aún no se ha determinado por completo, y los mecanismos potenciales intrínsecos a la proteína de punta del SARS-CoV2, como el "mimetismo molecular", aumentan la posibilidad de que las vacunas dirigidas al mismo antígeno también puedan impulsar la autoinmunidad humoral. Además, aún no se ha investigado si las respuestas de autoanticuerpos después de la vacunación difieren en individuos previamente infectados con COVID-19 en relación con individuos sin tratamiento previo.

En este trabajo, utilizamos REAP, una plataforma de detección de autoanticuerpos de todo el exoproteoma, para mostrar que los autoanticuerpos son estables durante la vacunación en relación con la COVID-19 aguda, que se caracteriza por una prevalencia elevada de reactividades de autoanticuerpos nuevas y aumentadas.

Supervisamos en serie las respuestas de autoanticuerpos y anticuerpos específicos del SARS-CoV-2 de tres cohortes separadas antes y después de la vacunación (Fig. 1A). La primera cohorte9 estaba compuesta por 33 trabajadores de la salud (HCW) del Yale New Haven Hospital (YNHH), con aproximadamente la mitad de las personas seropositivas para SARS-CoV-2 (Tabla complementaria 1). La segunda cohorte estaba compuesta por 38 personas con enfermedades autoinmunes preexistentes y 25 controles sanos emparejados reclutados por el Instituto de Investigación de Benaroya (BRI) (Tabla complementaria 2). La cohorte de enfermedades autoinmunes fue diversa, incluidos 13 pacientes con esclerosis múltiple (EM), 13 pacientes con artritis reumatoide (AR), 3 pacientes cada uno con lupus eritematoso sistémico (LES), diabetes tipo 1 (T1D) y enfermedad de Crohn (EC) . La tercera cohorte estuvo compuesta por 87 voluntarios de la República Dominicana que habían recibido previamente un ciclo de dos dosis de la vacuna de virión completo inactivado CoronaVac al menos 4 semanas antes (Tabla complementaria 3). En esta cohorte, la vacuna de ARNm se administró como un "refuerzo". Para evaluar la dinámica longitudinal de autoanticuerpos en ausencia de vacunación, también incluimos un grupo de 26 individuos monitoreados a lo largo del tiempo. Esta cohorte de control longitudinal estaba compuesta por 14 pacientes sanos y 12 pacientes con diabetes tipo 1 (Tabla complementaria 4).

Un HCW de Yale: 2 dosis de vacuna de ARNm; plasma recogido en: antes de la dosis 1, justo antes de la vacunación; d7—7 días después de la dosis 1; antes de la dosis 2: justo antes de la dosis 2, aproximadamente 21 a 28 días después de la dosis 1; d7 pd2—día 7 después de la dosis 2; d28 pd2: día 28 después de la dosis 2. BRI: 2 dosis de vacuna de ARNm; plasma recogido antes de la dosis 1, antes de la vacunación; d14 pd2: día 14 después de la dosis 2; d90 pd2: día 90 después de la dosis 2. CoronaVac Booster: 1 dosis de vacuna de ARNm >4 semanas después de 2 dosis de CoronaVac. Plasma recolectado en pre-Booster—antes de la vacunación; d28: día 28 después del refuerzo. Cohorte de control longitudinal: participantes no vacunados; plasma recogido en d0—día 0; d7—día 7; d30—día 30; d60—día 60; d90—día 90; d120: día 120) Puntuación B–D CoV-2-RBD REAP para cada paciente antes y después de la vacuna en las cohortes Yale HCW, CoronaVac Booster y BRI, respectivamente. Cada par de puntos representa a un solo individuo. E, puntuación F CoV-2-RBD REAP (E) y capacidad de neutralización del SARS-CoV-2 (F) en el momento final. La significación se evaluó mediante ANOVA de una vía (p = 2,45E - 7 (E), p = 2,81E - 6 (F), con pruebas post hoc realizadas mediante la prueba de Dunnett para comparar la media de cada columna con el control sano (CD20 vs. Control: p = 5,1E − 8 (E), CTLA4 vs Control: p = 0,0145 (E), CD20 vs Control: p = 1,35E − 7 (F), TNF/DM vs Control: p = 0,034 (F). El cuadro de diagrama de caja representa el percentil 25 al 75 de los datos, la línea media representa la mediana y los bigotes superior/inferior representan el valor máximo/mínimo dentro de un rango intercuartílico de 1,5 × 75/25, respectivamente. N = 25 individuos sanos, 38 individuos autoinmunes. G Capacidad de neutralización versus reactividad S1 RBD ELISA. La regresión representa la relación entre log(PRNT50) y S1 RBD ELISA para participantes sanos, IC del 95 % sombreado, línea de regresión centrada. Cada punto representa un solo individuo. N = 25 sanos individuos, 38 individuos autoinmunes Reactividad ELISA total HS (ng/ml) frente a reactividad ELISA S1 RBD (ng/ml), estratificado por estado de enfermedad autoinmune y categoría de medicación. ****p < 0,0001, ***p < 0,001 **p < 0,01 y *p < 0,05.

Para medir las respuestas de anticuerpos contra los antígenos extracelulares y el dominio de unión al receptor S1 del SARS-CoV-2 (SARS-CoV-2-RBD), utilizamos el perfilado rápido de anticuerpos extracelulares (REAP), una plataforma de biblioteca de visualización de levaduras que permite la evaluación simultánea de reactividad de anticuerpos contra 6183 proteínas extracelulares humanas, epítopos peptídicos y proteínas RBD de punta de coronavirus comunes, incluido SARS-CoV-2 RBD7,10. Las reactividades de anticuerpos detectadas por REAP se cuantifican mediante una puntuación REAP (ver Métodos), que se correlaciona fuertemente con los títulos de anticuerpos.

Como se anticipó, todos los individuos en la cohorte de HCW reaccionaron al SARS-CoV-2-RBD por REAP después de la vacunación (Fig. 1B), y todos los individuos seronegativos generaron una nueva respuesta. Los puntajes SARS-CoV-2-RBD REAP para individuos seropositivos se mantuvieron establemente altos o aumentaron después de la vacunación. Dentro de la cohorte de refuerzo de CoronaVac, las respuestas fueron más variables, pero en gran medida aumentaron o se mantuvieron estables (Fig. 1C). Dentro de la cohorte BRI, todas las personas sanas y la mayoría de los pacientes autoinmunes respondieron a la vacunación, mostrando reactividad al SARS-CoV-2-RBD en el punto de tiempo final (Fig. 1D). Los pacientes con terapia de eliminación de células B anti-CD20, la mayoría de los cuales tienen un diagnóstico de esclerosis múltiple (EM), tuvieron respuestas de anticuerpos contra el SARS-CoV-2-RBD significativamente más bajas después de la vacunación (p < 0,0001) (Fig. 1E, S1A). Dentro de este grupo de tratamiento, los pacientes con EM que tomaban Ocrelizumab tenían menos probabilidades de generar una respuesta humoral que los pacientes con otras enfermedades autoinmunes que tomaban Rituximab (Fig. S1B). Si bien la mayoría de los pacientes con EM no generaron una respuesta de anticuerpos contra el SARS-CoV-2-RBD, dos pacientes, uno que no recibía ningún tratamiento y otro que tomaba dimetilfumarato (DMF), generaron respuestas normales de anticuerpos contra el SARS-CoV-2-RBD mediante REAP (Fig. .S1C).

Para caracterizar aún más la respuesta inmune del SARS-CoV-2 entre los individuos autoinmunes y sanos en la cohorte BRI, realizamos ELISA para el S1 RBD y la proteína de pico completo (S total), así como ensayos de neutralización contra la cepa EE. UU. del SARS-CoV-2. -WA1/2020. Encontramos una fuerte correlación (R = 0.9, p < 2.2e-16) entre la puntuación SARS-CoV-2-RBD REAP y el título ELISA S1 RBD (Fig. S1D), lo que respalda las conclusiones anteriores generadas a partir de REAP. Curiosamente, mientras que la mayoría de los pacientes autoinmunes produjeron una respuesta normal a la vacunación medida por el título RBD anti-S1 o la puntuación REAP, estos pacientes también exhibieron una capacidad de neutralización disminuida (PRNT50) (Fig. 1F). Esta tendencia fue particularmente pronunciada para los pacientes con depleción de células B anti-CD20 (p < 0,0001). La Figura 1G muestra el título ELISA S1 RBD y PRNT50 para todos los pacientes, con una regresión lineal para la relación entre estos dos parámetros solo en individuos sanos. Un subconjunto de pacientes que caían en la parte inferior derecha de la línea de regresión, por ejemplo, varios pacientes que tomaban terapia con anti-TNFα y/o fármacos antirreumáticos modificadores de la enfermedad (DMARD), mostraron títulos altos de anti-S1 RBD con poca capacidad de neutralización, lo que indica que el título de anti-RBD puede no reflejar completamente la calidad de la protección inmunológica humoral en pacientes con terapia inmunosupresora. Finalmente, algunos pacientes que no generaron una respuesta específica de S1 RBD aún mostraron reactividad a S total por ELISA, lo que respalda aún más una respuesta humoral restringida que puede conducir a la selección de epítopos no RBD (Fig. 1H).

A continuación, usamos REAP para investigar cambios en la autorreactividad a antígenos extracelulares durante la vacunación. Si bien los pacientes con enfermedad autoinmune tenían un rango más amplio en el número de reactividades de autoanticuerpos preexistentes antes de la vacunación, el número medio de reactividades no difirió significativamente entre los controles o los individuos con enfermedad autoinmune, ni entre los diversos diagnósticos autoinmunes (Fig. S2A, S2B). De manera similar, en la cohorte de HCW de Yale y la cohorte de refuerzo de CoronaVac, no hubo diferencia en la cantidad de reactividades preexistentes entre aquellos que habían sido infectados previamente con SARS-CoV2 y aquellos que no tenían experiencia previa (Fig. S2C, S2D). En general, encontramos que la gran mayoría de las reactividades de autoanticuerpos fueron notablemente estables a lo largo del tiempo tanto en la cohorte de vacunación como en la de control longitudinal. Por ejemplo, la Fig. 2A muestra la trayectoria del autoanticuerpo y del anticuerpo SARS-CoV-2-RBD de un paciente con AR (en terapia anti-TNFα). Para este individuo, los autoanticuerpos detectados por REAP se mantuvieron estables en la puntuación durante la vacunación, excepto el anti-GPC6, que disminuyó con el tiempo. Para mostrar superpuestos a todos los individuos en cada cohorte, normalizamos todas las puntuaciones de antígenos REAP a una puntuación inicial de 0 restando su puntuación en el primer momento de su puntuación en los puntos de tiempo posteriores. La Figura 2B muestra las trayectorias de puntuación REAP normalizadas para autoanticuerpos en cada individuo de la cohorte BRI. En general, los cambios en la puntuación REAP de autoanticuerpos durante la vacunación se centraron en torno a cero (IC del 99,9 %: Autoinmune: -0,10 a 0,29; Control: -0,043 a 0,56) y no difirieron entre los pacientes con enfermedad autoinmune y los controles sanos.

A Anticuerpos de un paciente con AR durante la vacunación con ARNm (CoV-2-RBD: rojo, autoanticuerpo: gris, a-TNF Ab terapéutico: azul). B Gráfico de líneas: trayectorias de puntuación REAP de autoanticuerpos (azul) y CoV-2 RBD (rojo) de la cohorte BRI durante la vacunación (solo antígenos Exo201). Cada línea representa una reactividad normalizada a una puntuación inicial de 0. Gráfica de densidad: deltas de puntuación REAP para reactividades en la cohorte BRI. Se excluyeron los probables anticuerpos farmacológicos (a-TNF, a-IL6R). C Cambio promedio en la puntuación REAP para las reactividades de autoanticuerpos por individuo desde el primer punto de tiempo hasta el último en las cohortes de control longitudinal y BRI (todos los antígenos). p = 0,075, por ANOVA de una vía. Las barras de error muestran un IC del 99 %. Se excluyeron los probables anticuerpos farmacológicos (a-TNF, a-IL6R). Cada punto representa a un individuo. Se excluyeron los individuos con reactividad cero. N = vacuna/autoinmune: 37; vacuna/saludable: 24; control/autoinmune: 8; control/saludable: 11. Gráfico de líneas D: trayectorias de puntuación REAP de autoanticuerpos (azul) y CoV-2 RBD (rojo) de pacientes con COVID-19 agudo (solo antígenos Exo201). Cada línea representa una reactividad normalizada a una puntuación inicial de 0. DFSO = días desde el inicio de los síntomas. Gráfico de densidad: deltas de puntuación REAP para reactividades en la cohorte COVID-19. Se excluyeron los probables anticuerpos farmacológicos (a-TNF, a-IL6R). E Proporción de pacientes con n reactividades aumentadas (antígenos Exo201 solamente). p = 1,3E − 7, por Kruskal-Wallis, prueba post hoc de Dunn (corrección por el método de Holm): grave vs. vacuna, p = 6,1E − 7; grave frente a control, p = 1,1E − 3; moderado vs vacuna, p = 6,1E − 7; moderado frente a control, p = 4,0E − 3. Aumento de la reactividad = aumento de la puntuación REAP en >3 en cualquier momento. Se excluyeron los probables anticuerpos farmacológicos (a-TNF, a-IL6R). N: COVID19 grave: 23; moderado COVID19: 36; Vacuna: 183; Control: 26. F Reactividades en pacientes con miocarditis asociada a la vacuna o controles. Antígenos agrupados por datos de expresión de Human Protein Atlas. G Reactividades de autoanticuerpos por individuo en la cohorte de miocarditis asociada a la vacuna de ARNm frente al control. p = 0,45, prueba t de dos colas no apareada. El cuadro de diagrama de caja representa el percentil 25 al 75 de los datos, la línea media representa la mediana y los bigotes superior/inferior representan el valor máximo/mínimo dentro del rango intercuartílico de 1,5 × 75/25, respectivamente. N = Control: 8; Miocarditis: 8. ELISA de autoanticuerpos H IL-1RA de suero de paciente con miocarditis. ****p < 0,0001, ***p < 0,001 **p < 0,01 y *p < 0,05.

La dinámica de autoanticuerpos de los individuos en ausencia de vacunación también se mantuvo estable en gran medida a lo largo del tiempo, con un grado similar de variación en comparación con la cohorte de vacunación (IC del 99,9 %: Autoinmune: -0,62 a 0,28; Saludable: -0,37 a 0,38) (Fig. S3A). El cambio promedio de autoanticuerpos por individuo (Fig. 2C) tampoco fue diferente entre pacientes vacunados sanos o autoinmunes, ni hubo diferencia entre pacientes vacunados y no vacunados de ambos grupos (p = 0,075). La similitud entre los pacientes autoinmunes y los sanos se mantuvo incluso después de comparar por separado a los pacientes autoinmunes con y sin inmunosupresión, lo que sugiere que la falta de nuevos autoanticuerpos en este grupo no se debe a la inmunosupresión (Fig. S3B). Además, cuatro pacientes con AR también habían recibido glucocorticoides durante o alrededor de su ciclo de vacunación. No notamos ninguna diferencia en el cambio promedio de autoanticuerpos por individuo entre pacientes con AR con glucocorticoides y sin glucocorticoides (Fig. S3C). Se observaron tendencias similares en la cohorte de refuerzo de CoronaVac (IC del 99,9 %: -0,71 a 0,16) (Fig. S3D) y la cohorte de HCW de Yale (Fig. S3E); sin embargo, los cambios generales de autoanticuerpos fueron ligeramente negativos para ambos grupos de trabajadores sanitarios (IC del 99,9 %: seronegativos: -0,50 a -0,22; seropositivos: -0,36 a -0,02). El cambio promedio de autoanticuerpos por individuo no difirió entre los trabajadores de la salud seronegativos o seropositivos o los controles no vacunados (p = 0,69) (Fig. S3F).

A continuación, preguntamos si las trayectorias de autoanticuerpos observadas durante la vacunación contra el SARS-CoV-2 diferían de las observadas durante la fase aguda de la COVID-19. Para responder a esta pregunta, analizamos los datos de REAP de una cohorte de 36 pacientes con COVID-19 moderado y 23 grave que fueron hospitalizados en YNHH entre marzo y mayo de 202011 (Tabla complementaria 5). Visualmente, las trayectorias de autoanticuerpos durante la vacunación difieren notablemente de las observadas en pacientes con COVID-19 agudo moderado o grave, que muestran numerosas reactividades de autoanticuerpos nuevas y aumentadas durante el curso de la infección (Fig. 2D). Casi la mitad de los pacientes con COVID-19 grave y un tercio de los moderados tenían al menos una reactividad de autoanticuerpos nueva o aumentada, y una parte sustancial tenía múltiples. (Fig. 2E, S4A, respectivamente). Por el contrario, este fenómeno fue extremadamente raro durante la vacunación; de las 1034 reactividades de autoanticuerpos totales detectadas entre las cohortes de vacunas, solo 15 (1,45 %) surgieron en los meses posteriores a la vacunación (Fig. S4B). Para los pacientes con COVID-19, detectamos 24 nuevas reactividades de autoanticuerpos de 463 autoanticuerpos totales (5,18 %) (Fig. S4C). Es probable que esta métrica subestime el aumento de autoanticuerpos con COVID-19, debido a la biblioteca más pequeña de antígenos analizados en la cohorte aguda de COVID-19 (2777 antígenos: biblioteca Exo201) en comparación con la biblioteca más grande y actualizada utilizada para la cohorte de vacunas (6183 antígenos) y la ventana de tiempo más corta en la que estos individuos fueron monitoreados. De manera similar, la falta de una línea de base previa a la infección para estos pacientes impide la detección de nuevas reactividades de autoanticuerpos que surgieron después de la infección, pero antes de que se recolectara la primera muestra para cada paciente. En general, aunque las reactividades de los autoanticuerpos se mantuvieron estables en la cohorte de vacunas, capturamos un aumento en la puntuación REAP para TNFα en un paciente con artritis reumatoide que comenzó con la terapia con adalimumab (un anticuerpo monoclonal anti-TNFα) en el intervalo entre el pre y el post-tratamiento. muestras de vacunación (Fig. S4D). Este hallazgo demuestra la sensibilidad de REAP para detectar nuevos autoanticuerpos con el tiempo.

Para tener en cuenta las diferencias temporales entre la cohorte aguda de COVID-19, que promedió 10,3 (primer momento) a 18,1 (último momento) días desde el inicio de los síntomas, y las cohortes de vacunación, que obligatoriamente duran al menos 28 días, pero se extienden hasta a 4 meses después de la dosis 2 en algunos casos, también realizamos un análisis separado en puntos temporales de 28 días o menos desde la dosis 1 o el inicio de los síntomas. En este análisis emparejado temporalmente, las conclusiones anteriores no cambian, y los pacientes con COVID-19 agudo nuevamente tienen reactividades de autoanticuerpos significativamente más aumentadas (Fig. S5A) y nuevas (Fig. S5B) y un delta de autoanticuerpos general significativamente mayor (Fig. S5C) .

Para comprender mejor los factores asociados con la magnitud del aumento de las reactividades de autoanticuerpos en pacientes con COVID-19 en comparación con pacientes vacunados, realizamos una regresión lineal múltiple para modelar este fenómeno. En el modelo para la cohorte de COVID-19 (R2 ajustado: 0,1785, valor de p: 0,015), el aumento de la edad, el sexo femenino y la puntuación de gravedad clínica de 6 se asociaron significativamente con una magnitud elevada de aumento de las reactividades de autoanticuerpos (p = 0,0482, p = 0,0185, p = 0,0143, respectivamente) (Fig. S6A-D). Además, en relación con un modelo base que solo tiene en cuenta las diferencias individuales en edad y sexo, la adición de la puntuación clínica mejoró significativamente la bondad de ajuste del modelo general (p = 0,01328). Por el contrario, en el modelo de cohorte de vacunas de Benaroya (R2 ajustado: 0,0049, valor de p: 0,39), ni el sexo, la edad, el tiempo de seguimiento, el tipo de vacuna ni el estado de la enfermedad (saludable frente a autoinmune) se asociaron significativamente con la magnitud del aumento reactividades de autoanticuerpos (Fig. S6E). En conjunto, la comparación de las trayectorias de autoanticuerpos entre la vacunación contra el COVID-19 y el SARS-CoV-2 muestra que los pacientes con COVID-19 muestran un patrón característico de autoanticuerpos nuevos y aumentados que se correlaciona con la puntuación de gravedad clínica, la edad y el sexo femenino más altos. Por el contrario, los cambios en los autoanticuerpos durante la vacunación fueron similares a los controles no vacunados sin ningún patrón perceptible en reactividades nuevas o aumentadas, incluso en individuos propensos a la autoinmunidad.

Finalmente, buscamos perfilar los autoanticuerpos extracelulares en pacientes con miocarditis asociada con la vacuna de ARNm, un evento adverso raro pero potencialmente grave informado en asociación con la vacunación con ARNm de SARS-CoV-25. Para investigar esto, realizamos REAP en muestras de plasma de 8 pacientes que se presentaron a YNHH entre mayo y octubre de 2021 con miocarditis verificada por resonancia magnética que comenzó 1 a 3 días (media: 2,75) después de la segunda dosis de la vacuna de ARNm (Tabla complementaria 6). La cohorte de miocarditis recibió exclusivamente la vacuna de Pfizer, ya que esta era la única vacuna de ARNm aprobada en el momento de nuestro estudio. La Figura 2F muestra un mapa de calor de las puntuaciones de reactividad de autoanticuerpos REAP para pacientes con miocarditis y controles emparejados por edad y sexo. Los pacientes con miocarditis no mostraron un número elevado de autoanticuerpos en comparación con los controles (Fig. 2G), ni autoanticuerpos contra antígenos cardíacos o endoteliales enriquecidos o antígenos previamente implicados en trastornos inflamatorios cardíacos, como anticuerpos anti-B adrenorreceptor12. Un estudio informó recientemente una alta frecuencia de autoanticuerpos anti-IL1RA funcionales en pacientes con miocarditis asociada a la vacuna13. Curiosamente, no detectamos autoanticuerpos IL-1RA en nuestra cohorte mediante REAP o ELISA IL-1RA (Fig. 2H, S7A). Esta discrepancia puede deberse a diferencias en la demografía de la cohorte o a una alta frecuencia de anticuerpos antifármacos contra agentes biológicos IL-1RA en el otro informe, que no indicó si los pacientes habían recibido esta terapia.

Nuestros hallazgos coinciden con varios informes recientes que destacan la activación inmunitaria innata y el aumento de la frecuencia de células NK y T CD8 citotóxicas activadas en la miocarditis asociada a la vacuna, a diferencia de la activación de células B o la infiltración de células plasmáticas14,15,16. Sin embargo, debido a las limitaciones de la tecnología de visualización de levaduras, la biblioteca REAP no incluye proteínas intracelulares. Por lo tanto, nuestros hallazgos no eliminan la posibilidad de que pueda haber autoanticuerpos dirigidos intracelularmente, por ejemplo, anti-miosina, que también se informó anteriormente en otros tipos de miocarditis. Sin embargo, en general, nuestros resultados muestran que es poco probable que los cambios en los autoanticuerpos específicos para antígenos extracelulares sean la base de la miocarditis asociada con la vacuna de ARNm.

Si bien detectamos una pequeña cantidad de reactividades de autoanticuerpos nuevas o aumentadas que ocurrieron después de la vacunación, la presencia de este fenómeno en el grupo de control no vacunado sugiere que esto puede deberse a la variación fisiológica en las concentraciones de autoanticuerpos en lugar de un efecto de la vacunación. Además, varios factores argumentan en contra de las respuestas de autoanticuerpos estereotipadas o relacionadas causalmente en pacientes vacunados. Estos incluyen la falta de cualquier diferencia entre los cambios de autoanticuerpos en pacientes autoinmunes versus pacientes sanos; el hecho de que los cambios netos de autoanticuerpos se centraron en torno a cero (es decir, aproximadamente el mismo número de respuestas de autoanticuerpos aumentaron después de la vacunación que las que disminuyeron); y la falta de autoanticuerpos compartidos entre pacientes con o sin miocarditis asociada con la vacuna de ARNm.

Además, la falta de cambios de autoanticuerpos observados después de la vacunación contrastó notablemente con la COVID-19 aguda, que se asocia con un aumento y nuevas reactividades de autoanticuerpos que surgen durante el curso de la enfermedad. Este hallazgo encaja con una imagen emergente de disfunción inmunitaria humoral patológica en COVID-19, que conduce a respuestas de células B exuberantes que recuerdan al lupus eritematoso sistémico (LES)17 y la producción de autoanticuerpos que causan síndromes trombóticos18, amortiguan los programas de IFN tipo 119,20 y neutralizar la señalización de citocinas y quimiocinas7. Si bien los mecanismos detrás de la generación de estos autoanticuerpos no están claros, es plausible que la inflamación patológica desempeñe un papel, por ejemplo, que provoque daño tisular y exposición de antígenos secuestrados, activación de clones de células B autorreactivas por parte de un medio de citoquinas hiperinflamatorias y/o proliferación exagerada de clones de células B poliespecíficas. La diferencia en la dinámica de los autoanticuerpos entre la COVID-19 aguda y la vacunación y la correlación de la puntuación de gravedad clínica más alta de la COVID-19 con la magnitud del aumento de las reactividades respaldan aún más la idea de que la inducción de autoanticuerpos está relacionada con la inmunopatología de la COVID-19, más que con los atributos del antígeno del pico SARS-CoV-2 que conduce a fenómenos como el 'mimetismo molecular'.

Citando aumentos en las infecciones intercurrentes, los CDC continúan recomendando una tercera y cuarta21 dosis de vacuna de ARNm para personas inmunodeprimidas, incluidos pacientes con enfermedades autoinmunes que reciben terapias inmunosupresoras. Este tema es el foco actual de varios ensayos clínicos en curso. Si bien nuestro estudio tiene un tamaño de muestra limitado para ciertos diagnósticos y grupos de medicamentos, destaca la limitación de confiar en los títulos anti-SARS-CoV-2 como un correlato de la inmunidad protectora en pacientes autoinmunes/inmunosuprimidos. En particular, encontramos que aunque la mayoría de los pacientes autoinmunes generan anticuerpos específicos de RBD después de la vacunación, sus anticuerpos con frecuencia no eran neutralizantes, a diferencia de los individuos sanos, donde la correlación entre los títulos de anticuerpos y la capacidad de neutralización era fuerte. Esto sugiere que la respuesta de anticuerpos anti-SARS-CoV-2 generada en estos individuos puede ser limitada y menos efectiva, por ejemplo, debido a la selección de epítopos no críticos o a la falta de anticuerpos protectores contra el dominio N-terminal (NTD)22 . Esto fue particularmente evidente para las personas que recibían terapias de reducción de células B, que tenían menos probabilidades de generar una respuesta de anticuerpos neutralizantes, según otro informe reciente23. Curiosamente, algunos de estos pacientes, sin embargo, generaron anticuerpos no neutralizantes contra la proteína S completa, lo que probablemente refleja una respuesta humoral ineficiente limitada por el agotamiento de las células B. Sin embargo, es importante señalar que nuestro estudio no midió las respuestas de las células T a la vacunación contra el SARS-CoV-2, que se ha demostrado que contribuyen de manera importante a la inmunidad específica contra el SARS-CoV-224,25. Esto es particularmente relevante para las personas con inmunosupresión, en las que no se puede esperar que se correlacione la protección inmunitaria humoral y celular después de la vacunación, como se ha observado en pacientes con EM tratados con Ocrelizumab23. Por lo tanto, no podemos inferir definitivamente el grado total de protección inmunológica para las personas de nuestro estudio.

En conclusión, encontramos que la vacunación con ARNm no se asoció con el desarrollo de nuevas respuestas de autoanticuerpos al proteoma extracelular en marcado contraste con la infección por SARS-CoV-2. Además, a pesar de las diferencias en la calidad de la respuesta del SARS-CoV-2 provocada en pacientes autoinmunes y sanos después de la vacunación con ARNm, no hubo diferencia en la dinámica de los autoanticuerpos contra los autoantígenos extracelulares, incluso en pacientes con enfermedad autoinmune preexistente o vacuna- miocarditis relacionada. Por lo tanto, este trabajo refuerza el perfil de seguridad emergente de las vacunas de ARNm y destaca su capacidad para desvincular la inmunidad del SARS-CoV-2 de las posibles secuelas autoinmunes a largo plazo de la COVID-19.

Para la cohorte BRI, los sujetos con y sin autoinmunidad se inscribieron con el número de protocolo IRB08108, aprobado por la Junta de Revisión Institucional de BRI. Todos los sujetos dieron su consentimiento informado por escrito para participar en este estudio según el protocolo del estudio. Para la cohorte de HCW de Yale, los sujetos se inscribieron bajo el número de protocolo 2000028924, aprobado por la Junta de Revisión Institucional del Programa de Protección de Investigación Humana de Yale. Se obtuvo el consentimiento informado de todos los participantes inscritos. El estudio CoronaVac Booster fue aprobado por el Comité Nacional de Bioética de República Dominicana (CONABIOS). Los participantes recibieron dos dosis de la vacuna de virión completo inactivada CoronaVac seguida de una dosis de refuerzo de BNT162b2 al menos cuatro semanas después de la segunda dosis de CoronaVac. Todos los participantes de DR dieron su consentimiento para inscribirse en este estudio observacional. Para la cohorte de miocarditis, los sujetos se inscribieron con los números de protocolo 2000028924 y 1605017838 aprobados por la Junta de Revisión Institucional del Programa de Protección de Investigación Humana de Yale. Se obtuvo el consentimiento informado de todos los participantes inscritos. Toda la investigación con sujetos humanos descrita aquí se realizó de acuerdo con la Declaración de Helsinki.

El sexo se consideró en el diseño del estudio, con el objetivo de reclutar aproximadamente la misma proporción de participantes masculinos y femeninos, siempre que fuera posible. El sexo se determinó en base al autoinforme de los participantes.

Los pacientes de la cohorte aguda de COVID-19 se estratificaron según la gravedad de la enfermedad, según los niveles de oxígeno y los requisitos de la UCI, como se describió anteriormente11. El estado moderado de la enfermedad (puntaje clínico 1, 2 o 3) se definió como: (1) infección por SARS-CoV-2 que requiere hospitalización sin oxígeno suplementario, (2) infección que requiere oxígeno suplementario no invasivo (<3 L/min, suficiente para mantener >92% SpO2), o (3) infección que requiere oxígeno suplementario no invasivo (>3 L/min, suficiente para mantener >92% SpO2, o requiere >2 L de oxígeno suplementario para mantener SpO2 > 92% y tuvo una proteína C reactiva de alta sensibilidad (PCR) > 70 y recibió Tocilizumab). El estado de enfermedad grave (puntuación clínica 4 o 5) se definió como el cumplimiento de los criterios para la puntuación 3 y al mismo tiempo la necesidad de ingreso a la unidad de cuidados intensivos (UCI) YNHH y >6 L de oxígeno suplementario para mantener SpO2 > 92 % (4), o infección que requiere ventilación mecánica invasiva y/o oxigenación por membrana extracorpórea (ECMO) además de la administración de glucocorticoides/vasopresores (5). Se asignó una puntuación clínica de 6 a los pacientes fallecidos; sin embargo, en este estudio se incluye en el grupo de enfermedad grave.

La biblioteca de levadura inicial (Exo201) se generó como se describió anteriormente7,10. En Exo201, solo se incluyó en la biblioteca el dominio extracelular más grande de proteínas de membrana de múltiples pasos. En este estudio, ampliamos aún más la biblioteca al complementarla con todos los dominios extracelulares de proteínas de membrana de paso múltiple de más de 15 aminoácidos. Además, identificamos y agregamos antígenos más grandes que fallaron en Exo201, por ejemplo, debido a una falla en la PCR. En el conjunto de datos complementario 1 se compila un inventario de antígenos recién agregados. TWIST Bioscience sintetizó ADN para nuevos antígenos como Fragmento de gen (para antígenos de más de 300 nucleótidos) o como grupo de Oligo, que contiene una secuencia 5 '(CTGTTATTGCTAGCGTTTTAGCA) y 3 secuencia ′ (GCGGCCGCTTCTGGTGGC) para la amplificación por PCR. El grupo de oligos se amplificó mediante PCR y se transformó en levadura con fragmentos de código de barras, seguido de identificación por emparejamiento de antígenos y código de barras como se describió anteriormente7,10. Esta nueva biblioteca de levaduras se combinó luego con la biblioteca inicial (Exo201) en una proporción de 1:1 para generar la nueva versión de la biblioteca (Exo204).

La purificación de anticuerpos se realizó como se describió previamente7,10. Brevemente, se añadieron triton x-100 y RNasa al plasma del paciente a una concentración final de 0,5 % y 0,5 mg/ml, respectivamente, y se incubaron durante 30 min para inactivar los virus de ARN envueltos. Se lavaron 20 µL de resina magnética de proteína G (soluciones líticas) y se resuspendieron en PBS y se añadieron a 50 µL de plasma inactivado. La mezcla de suero y resina se incubó durante tres horas a 4 °C con agitación. La resina se lavó con PBS y se resuspendió en 90 µL de glicina 100 mM pH 2,7 durante 5 min. El sobrenadante se extrajo y se añadió a 10 µl de Tris 1 M estéril pH 8,0. La adsorción de levadura se realizó como se describió previamente7,10. Brevemente, se indujo levadura de vector vacío (pDD003) mediante cultivo en SDO-Ura:SGO-Ura 1:10 durante 18 h. Se lavaron 108 levaduras inducidas con PBE (PBS con BSA al 0,5 % y EDTA 0,5 mM), se resuspendieron con 100 µl de IgG purificada y se incubaron durante tres horas a 4 °C con agitación. La IgG empobrecida en levadura se eluyó de la mezcla de levadura-IgG a través de placas de filtro de 0,45 um mediante centrifugación a 3000 g durante 3 min.

Las selecciones de la biblioteca de levaduras se realizaron como se describió anteriormente7,10. Brevemente, la biblioteca de levaduras Exo201 (cohorte aguda de COVID-19) o Exo204 (BRI, Yale HCW, CoronaVac, control longitudinal y cohortes de miocarditis) se indujo a una DO de 1 cultivada en 1:10 SDO-Ura:SGO-Ura a 30 C. Antes de la selección, se apartaron 58 levaduras inducidas para permitir la comparación de las bibliotecas de preselección con las de postselección. Se lavaron 108 levaduras inducidas con PBE y se añadieron a pocillos de una placa estéril de 96 pocillos. Se añadieron diez microgramos de IgG adsorbida en levadura a la biblioteca de levadura por duplicado en 100 uL de PBE y se incubó durante 1 h a 4 °C. #409308, o clon QA19A42, Biolegend #366918) durante 30 min. La levadura se lavó con PBE y se incubó con una dilución 1:20 de Streptavidin MicroBeads (#130-048-101, Miltenyi Biotec) durante 30 min. La levadura se resuspendió en PBE y la levadura unida a IgG se aisló mediante selección magnética positiva usando el separador MultiMACS M96 (Miltenyi Biotec) de acuerdo con las instrucciones del fabricante y como se describió anteriormente7,10. La levadura seleccionada se resuspendió en 1 mL de SDO-Ura y se incubó a 30 °C durante 24 h.

La preparación de la biblioteca NGS se realizó como se describió anteriormente7,10. Brevemente, el ADN se extrajo de bibliotecas de levadura utilizando kits Zymoprep-96 Yeast Plasmid Miniprep o kits Zymoprep Yeast Plasmid Miniprep II (Zymo Research) de acuerdo con los protocolos estándar del fabricante. Se utilizó una primera ronda de PCR para amplificar una secuencia de ADN que contenía el código de barras de visualización de la proteína en el plásmido de levadura, como se describió anteriormente7,10. Se realizó una segunda ronda de PCR en 1 µL del producto de PCR del paso 1 utilizando cebadores de biblioteca de índice dual Nextera i5 e i7 (Illumina), como se describió anteriormente7,10. Los productos de la PCR se agruparon y se corrieron en un gel de agarosa al 1%, y se cortó el ADN correspondiente a la banda en 257 pares de bases. El ADN (biblioteca NGS) se extrajo utilizando un kit de extracción de gel QIAquick (Qiagen) de acuerdo con los protocolos estándar del fabricante. La biblioteca NGS se secuenció con Illumina NextSeq550 y un kit de secuenciación de alto rendimiento NextSeq con secuenciación de un solo extremo de 75 pares de bases de acuerdo con los protocolos estándar del fabricante. Se recopiló un mínimo de 200 000 lecturas en promedio por muestra y la biblioteca de preselección se muestreó con una profundidad al menos diez veces mayor que otras muestras. Las muestras con menos de 50 000 lecturas se descartaron como secuenciación fallida.

Las puntuaciones REAP se calcularon como se describió anteriormente7,10. Brevemente, los recuentos de códigos de barras se extrajeron de los datos NGS sin procesar utilizando códigos personalizados y se sumaron los recuentos de las réplicas técnicas. A continuación, se calculó el enriquecimiento agregado y clonal utilizando edgeR26 y códigos personalizados. El enriquecimiento agregado es el cambio log2 en veces de todos los códigos de barras asociados con una proteína en particular sumados en la biblioteca posterior en relación con la biblioteca previa, con ceros en lugar de cambios negativos en las veces. Los valores de cambio de veces Log2 para el enriquecimiento clonal se calcularon de manera idéntica, pero no se sumaron los recuentos de códigos de barras en todos los códigos de barras únicos asociados con una proteína dada. El enriquecimiento clonal para una reactividad determinada se definió como la fracción de clones del total de clones que se enriquecieron (cambio log2 veces ≥ 2). Agregado (Ea) y enriquecimiento clonal (Ec) para una proteína dada, un factor de escala (βu) basado en la cantidad de clones de levadura únicos (levadura que tiene un código de barras de ADN único) que muestran una proteína determinada y un factor de escala (βf) en función de la frecuencia general de levadura en la biblioteca que muestra una proteína dada, se usaron como entradas para calcular la puntuación REAP, que se define de la siguiente manera.

βu y βf son factores de escala logarítmicos que penalizan progresivamente la puntuación REAP de proteínas con un bajo número de códigos de barras únicos o bajas frecuencias en la biblioteca, y se describen en detalle en publicaciones anteriores7,10.

Los antígenos con una puntuación REAP media superior a 0,5 en todas las muestras se definieron como aglutinantes no específicos y se excluyeron de análisis posteriores. Las reactividades de los autoanticuerpos se definieron como antígenos con puntuación REAP > 2 y > 1,96 umbral de puntuación Z sabia por fila (antígeno) (a menos que se indique lo contrario).

Se cultivaron células epiteliales de riñón TMPRSS2-VeroE6 en medio Eagle modificado de Dulbecco (DMEM) suplementado con piruvato de sodio al 1 % (NEAA) y suero bovino fetal al 10 % (FBS) a 37 °C y CO2 al 5 %. La línea celular ha resultado negativa para la contaminación con micoplasma. El linaje A del SARS-CoV-2 (USA-WA1/2020) se obtuvo de BEI Resources (#NR-52281) y se amplificó en TMPRSS2-VeroE6. Las células se infectaron a una MOI de 0,01 durante 3 días para generar un stock de trabajo y, después de la incubación, el sobrenadante se aclaró por centrifugación (450 g × 5 min) y se filtró a través de un filtro de 0,45 µm. Luego, el virus sedimentado se resuspendió en PBS y se dividió en alícuotas para su almacenamiento a -80 °C. Los títulos virales se midieron mediante un ensayo de placas estándar utilizando TMPRSS2-VeroE6. Brevemente, se usaron 300 µl de diluciones de virus en serie para infectar células Vero E6 en NaHCO3 suplementado con MEM, FBS al 4 %, Avicel RC-581 al 0,6 %. Las placas se resolvieron a las 48 h después de la infección fijándolas en formaldehído al 10 % durante 1 h seguido de tinción con violeta cristal al 0,5 % en etanol al 20 %. Las placas se enjuagaron con agua para permitir la enumeración de las placas. Todos los experimentos se realizaron en un laboratorio de bioseguridad de nivel 3 con la aprobación de la oficina de Seguridad y Salud Ambiental de Yale.

El ensayo de neutralización se realizó como se describió anteriormente9. Brevemente, los sueros de los individuos vacunados se trataron con calor durante 30 min a 56 °C. Se incubó plasma diluido en serie seis veces, de 1:10 a 1:2430 con SARS-CoV-2 linaje A (USA-WA1/2020) durante 1 h a 37 °C. Posteriormente, la mezcla se incubó con TMPRSS2-VeroE6 en una placa de 12 pocillos durante 1 h, para la adsorción. Luego, las células se cubrieron con una mezcla de NaHCO3, FBS al 4 % y Avicel al 0,6 % complementado con MEM. Las placas se resolvieron a las 40 h después de la infección fijándolas en formaldehído al 10 % durante 1 h y luego tiñéndolas con cristal violeta al 0,5 %. Todos los experimentos se realizaron en paralelo con sueros de referencia de control, en una concentración viral establecida para generar de 60 a 120 placas/pocillo.

Los ELISA se realizaron como se describió anteriormente9. Brevemente, se agregaron Triton X-100 y RNase A a las muestras de suero en concentraciones finales de 0,5 % y 0,5 mg/ml respectivamente, y se incubaron a temperatura ambiente (TA) durante 30 minutos antes de su uso, para reducir el riesgo de cualquier posible virus en el suero. . Se recubrieron placas MaxiSorp de 96 pocillos (Thermo Scientific n.º 442404) con 50 μl/pocillo de proteína recombinante SARS Cov-2 S Total (ACROBiosystems n.° SPN-C52H9-100 μg) o RBD (ACROBiosystems n.° SPD-C52H3-100 μg) a una concentración de 2 μg/ml en PBS y se incubaron durante la noche a 4 °C. Se eliminó el tampón de recubrimiento y las placas se incubaron durante 1 hora a temperatura ambiente con 200 μl de solución de bloqueo (PBS con Tween-20 al 0,1 %, leche en polvo al 3 %). El plasma se diluyó en serie a 1:100, 1:200, 1:400 y 1:800 en solución de dilución (PBS con Tween-20 al 0,1 %, leche en polvo al 1 %) y se añadieron 100 μl de suero diluido durante dos horas a RT. Human Anti-Spike (SARS-CoV-2 Human Anti-Spike (AM006415) (Active Motif #91351) se diluyó en serie para generar una curva estándar. Las placas se lavaron tres veces con PBS-T (PBS con 0,1 % de Tween-20) y 50 μl de HRP anti-Human IgG Antibody (GenScript #A00166, 1:5000) diluido en solución de dilución añadido a cada pocillo. Después de 1 h de incubación a temperatura ambiente, las placas se lavaron seis veces con PBS-T. Las placas se revelaron con 100 μl de TMB Substrate Reagent Set (BD Biosciences #555214) y la reacción se detuvo después de 5 min mediante la adición de ácido sulfúrico 2 N. Luego se leyeron las placas a una longitud de onda de 450 y 570 nm.

Los ELISA se realizaron como se describió previamente7. Brevemente, las placas MaxiSorp de 96 pocillos (Thermo Scientific n.º 442404) se recubrieron con 200 ng de proteína IL-1RA recombinante (Biolegend n.º 553906) en PBS y se incubaron durante la noche a 4 °C. Las placas se desecharon y se incubaron con albúmina de suero humano al 2 %. (HSA) (Celprogen #HSA2001-25-2) en PBS durante 2 ha TA. Las placas se lavaron 3 veces con 200 μl de tampón de lavado (PBS 0,05 % Tween). Las muestras se diluyeron en HSA al 2 % y se agregaron a la placa para incubarlas durante 2 h a temperatura ambiente. Se usó IL-1RA antihumano de ratón (Prospec #ant-238) como control positivo. Las placas se lavaron 6 veces con tampón de lavado. Se añadió a las placas IgG Fc antihumano de cabra (Sigma Aldrich, #AP113P) diluido 1:10000 en HSA al 2% y se incubó durante 1 ha TA. Para el control positivo, se utilizó IgG Fc anti-ratón de cabra 1:5000 (Thermo Fisher Scientific, #A16088) en HSA al 2%. Las placas se lavaron 6x. Las placas se revelaron con 100 μl de TMB Substrate Reagent Set (BD Biosciences #555214) y la reacción se detuvo después de 5 min mediante la adición de ácido sulfúrico 2N. Luego se leyeron las placas a una longitud de onda de 450 nm.

Los detalles estadísticos de los experimentos se pueden encontrar en las leyendas de las figuras. Todos los análisis REAP, ELISA y neutralización se realizaron con dos réplicas técnicas. El análisis de datos se realizó utilizando R, Python, Excel y GraphPad Prism. No se utilizó ningún método estadístico para predeterminar el tamaño de la muestra. Los pacientes fueron excluidos de la cohorte aguda de COVID-19 si no tenían una enfermedad moderada o grave o si solo tenían un punto temporal porque esto prohibiría el análisis longitudinal requerido por nuestro estudio. Los pacientes fueron excluidos de la cohorte de vacunación si se detectaba una etiqueta de muestra poco clara o una contaminación cruzada obvia. Además, se excluyó a un paciente debido a un proceso REAP fallido y falta de datos de autoanticuerpos. Dos pacientes fueron excluidos de la cohorte de miocarditis: 1 paciente recibió IVIG antes de su muestra de sangre, lo que complica los resultados de REAP, haciéndolos no interpretables; 1 paciente tuvo un inicio de miocarditis 21 días después de la vacunación, que es un curso de tiempo atípico y, por lo tanto, no se pudo determinar la causa de la miocarditis (viral versus vacuna). Los experimentos no fueron aleatorios.

Para la cohorte aguda de COVID-19 y la cohorte de Benaroya, el investigador realizó estudios REAP y ELISA/neutralización antes de recibir las anotaciones clínicas asociadas. Para la cohorte de HCW de Yale, la cohorte CoronaVac y la cohorte de miocarditis, el investigador recibió anotaciones clínicas en el momento de los estudios REAP/ELISA/neutralización. Sin embargo, las muestras se analizaron de la misma manera en un diseño de placas al azar.

Más información sobre el diseño de la investigación está disponible en el Resumen de informes de Nature Portfolio vinculado a este artículo.

Todos los datos informados en este documento serán compartidos por el autor correspondiente a pedido. Cualquier información adicional requerida para volver a analizar los datos informados en este documento está disponible del autor correspondiente a pedido. Los datos fuente se proporcionan en este documento.

El código utilizado para generar los resultados y cifras presentes en el manuscrito será compartido por el autor de correspondencia previa solicitud.

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Agradecemos a Suzanne Fischer por la asistencia logística y a Jonathan Klein por su útil debate. Rachel Hartley brindó asistencia crucial en el seguimiento de muestras y datos clínicos para la cohorte BRI. Agradecemos a Andrew Pickles, Heather White, Kassidy Benoscek y Kimberly Varner por su trabajo en el reclutamiento, la inscripción y la realización de las visitas de estudio de la cohorte BRI. Carla Greenbaum, MD, brindó asesoramiento y consultoría para el estudio, y Uma Malhotra, MD, supervisó el protocolo BRI IRB. También agradecemos a los médicos y al personal del Departamento de Reumatología de Virginia Mason Franciscan Health por su asistencia en el reclutamiento de participantes del estudio para la cohorte BRI. La figura 1A se creó con BioRender.com. Este trabajo fue apoyado por Mathers Family Foundation (para AMR y AI), Ludwig Family Foundation (para AMR y AI) y un suplemento de Yale Cancer Center Support Grant 3P30CA016359-40S4 (para AMR). IMPACT recibió apoyo del Fondo de recursos de investigación de Yale COVID-19. La Fundación de la Familia Benaroya, la Fundación Leonard y Norma Klorfine, Glenn y Mary Lynn Mounger y Monolithic Power Systems brindaron apoyo financiero al BRI para este trabajo. AMR también cuenta con el apoyo del Premio a la Independencia Temprana del Director de los NIH (DP5OD023088) y la Fundación Robert T. McCluskey. JRJ cuenta con el apoyo del Programa de Capacitación de Científicos Médicos de Yale T32GM007205. CL es un Pew Latin American Fellow. AI es investigador en el Instituto Médico Howard Hughes.

Estos autores contribuyeron igualmente: Jillian R. Jaycox, Carolina Lucas, Inci Yildirim.

Departamento de Inmunobiología, Facultad de Medicina de Yale, New Haven, CT, EE. UU.

Jillian R. Jaycox, Carolina Lucas, Yile Dai, Eric Y. Wang, Valter Monteiro, Carrie L. Lucas, Akiko Iwasaki y Aaron M. Ring

Departamento de Pediatría, Sección de Enfermedades Infecciosas y Salud Global, Facultad de Medicina de la Universidad de Yale, New Haven, CT, EE. UU.

perla yildirim

Instituto de Yale para la Salud Global, Universidad de Yale, New Haven, CT, EE. UU.

İnci Yildirim y Saad Omer

Centro de Inmunología Intervencionista, Instituto de Investigación Benaroya en Virginia Mason, Seattle, WA, EE. UU.

Sandra Lord y Cate hablan

Centro Médico Virginia Mason, Seattle, WA, EE. UU.

jeffrey carlin & mariko kita

Programa de Investigación Traslacional, Instituto de Investigación Benaroya en Virginia Mason, Seattle, WA, EE. UU.

jane h buckner

Departamento de Bioestadística, Escuela de Salud Pública de Yale, New Haven, CT, EE. UU.

Shuangge Ma

Departamento de Medicina, Sección de Enfermedades Infecciosas, Facultad de Medicina de la Universidad de Yale, New Haven, CT, EE. UU.

Melissa Campbell, Albert Ko y Saad Omer

Departamento de Epidemiología de Enfermedades Microbianas, Escuela de Salud Pública de Yale, New Haven, CT, EE. UU.

Albert Co y Saad Omer

Instituto Médico Howard Hughes, Chevy Chase, MD, EE. UU.

Akiko Iwasaki

Departamento de Farmacología, Facultad de Medicina de Yale, New Haven, CT, EE. UU.

Aaron M. Anillo

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JRJ, CL, YD y VM realizaron experimentos. IY proporcionó muestras y anotaciones clínicas de pacientes con miocarditis y trabajadores sanitarios de Yale. JB, CS, MK, SL y JC proporcionaron muestras de cohortes BRI y anotaciones clínicas. JRJ, EYW y CL analizaron los datos. SM proporcionó estadísticas y supervisión de análisis de datos. AK, MC, SO, CS, AI y AMR supervisaron el proyecto. JRJ y AMR escribieron el artículo.

Correspondencia a Cate Speake, Akiko Iwasaki o Aaron M. Ring.

EYW, YD y AMR son inventores de una patente que describe la tecnología REAP y AMR es el fundador de Seranova Bio. Los autores restantes declaran no tener intereses contrapuestos.

Nature Communications agradece a los otros revisores anónimos por su contribución a la revisión por pares de este trabajo. Los informes de revisión por pares están disponibles.

Nota del editor Springer Nature se mantiene neutral con respecto a los reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso abierto Este artículo tiene una licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, el intercambio, la adaptación, la distribución y la reproducción en cualquier medio o formato, siempre que se otorgue el crédito correspondiente al autor o autores originales y a la fuente. proporcionar un enlace a la licencia Creative Commons e indicar si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la regulación legal o excede el uso permitido, deberá obtener el permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

Jaycox, JR, Lucas, C., Yildirim, I. et al. Las vacunas de ARNm de SARS-CoV-2 desacoplan la inmunidad antiviral de la autoinmunidad humoral. Nat Comun 14, 1299 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-36686-8

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Recibido: 01 Agosto 2022

Aceptado: 09 febrero 2023

Publicado: 09 marzo 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-36686-8

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