Contributors: Université Paris Cité and Université Sorbonne Paris Nord, Inserm, IAME, F-75018 Paris, France; Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Paris Cité (UPCité)-Université Sorbonne Paris Nord; Statistics In System biology and Translational Medicine (SISTM); Centre Inria de l'Université de Bordeaux; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Bordeaux population health (BPH); Université de Bordeaux (UB)-Institut de Santé Publique, d'Épidémiologie et de Développement (ISPED)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Bordeaux (UB)-Institut de Santé Publique, d'Épidémiologie et de Développement (ISPED)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM); Infectious Diseases Models for Innovative Therapies (IDMIT); Université Paris-Saclay-Institut de Biologie François JACOB (JACOB); Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)); Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)); Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA); Centre de recherche en Immunologie des Infections virales et des maladies auto-immunes; Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Hôpital Bicêtre AP-HP, Le Kremlin-Bicêtre; Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Université Paris-Saclay; Centre National de Référence des virus respiratoires (dont la grippe et le SARS-CoV2) Paris (CNR - laboratoire associé); Institut Pasteur Paris (IP)-Université Paris Cité (UPCité); Génomique évolutive des virus à ARN - Evolutionary genomics of RNA viruses; Institut Pasteur Paris (IP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité); Vaccine Research Institute Créteil, France (VRI); Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12); ANR-22-PESN-0003,SMATCH,Statistical and AI based Methods for Advanced Clinical Trial CHallenges in Digital Health(2022); ANR-11-INBS-0008,IDMIT,Infrastructure nationale pour la modélisation des maladies infectieuses humaines(2011); ANR-10-EQPX-0002,FlowCyTech,Plateforme de phénotypage en Mass cytométrie pour l'analyse multiparamétrique de biomarqueurs complexes de l'efficacité de nouvelles stratégies thérapeutiques ou vaccinales(2010)
Abstract: International audience ; In the SARS-CoV-2 Omicron-variant era, the efficacy of vaccination in preventing viral replication is poorly understood and is further complicated by heterogeneous and hybrid immunity in the population. Here, we analysed by mathematical models the kinetics of both viral load and antibodies in non-human primates (NHPs) with different exposure histories, conferred by infection or vaccination with mono-or bi-valent vaccines. The model describes the control of viral replication by antibodies that accelerate the clearance and reduce the infectivity of viral particles, and suggests that a previous infection leads to a faster elimination of infected cells, which is not mediated by antibodies. Finally, we used the model to simulate natural infections and show that both binding, neutralisation and exposure history need to be taken into account to predict risks of infection and transmission. Protection from infection could be reached at levels of 3×10^4 AU.mL -1 for individuals who received both monovalent and bivalent vaccinations whereas hybrid immunity (infection followed by bivalent vaccination) could provide complete protection irrespective of antibody levels. These findings highlight the importance of exposure history in shaping immune responses and suggest correlates of protection for future vaccine and monoclonal antibodies strategies.
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