Understanding adaptive immunity to SARS-CoV-2 is important for vaccine development, interpreting coronavirus disease 2019 (COVID-19) pathogenesis, and calibration of pandemic control measures. Using HLA class I and II predicted peptide "megapools," circulating SARS-CoV-2-specific CD8+ and CD4+ T cells were identified in ∼70% and 100% of COVID-19 convalescent patients, respectively. CD4+ T cell responses to spike, the main target of most vaccine efforts, were robust and correlated with the magnitude of the anti-SARS-CoV-2 IgG and IgA titers. The M, spike, and N proteins each accounted for 11%-27% of the total CD4+ response, with additional responses commonly targeting nsp3, nsp4, ORF3a, and ORF8, among others. For CD8+ T cells, spike and M were recognized, with at least eight SARS-CoV-2 ORFs targeted. Importantly, we detected SARS-CoV-2-reactive CD4+ T cells in ∼40%-60% of unexposed individuals, suggesting cross-reactive T cell recognition between circulating "common cold" coronaviruses and SARS-CoV-2.

Variable memory Immune memory against severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) helps to determine protection against reinfection, disease risk, and vaccine efficacy. Using 188 human cases across the range of severity of COVID-19, Dan et al. analyzed cross-sectional data describing the dynamics of SARS-CoV-2 memory B cells, CD8 + T cells, and CD4 + T cells for more than 6 months after infection. The authors found a high degree of heterogeneity in the magnitude of adaptive immune responses that persisted into the immune memory phase to the virus. However, immune memory in three immunological compartments remained measurable in greater than 90% of subjects for more than 5 months after infection. Despite the heterogeneity of immune responses, these results show that durable immunity against secondary COVID-19 disease is a possibility for most individuals. Science , this issue p. eabf4063

Protective neutralizing antibodies Antibodies produced by survivors of coronavirus disease 2019 (COVID-19) may be leveraged to develop therapies. A first step is identifying neutralizing antibodies, which confer strong protection against severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Rogers et al. used a high-throughput pipeline to isolate and characterize monoclonal antibodies from convalescent donors. Antibodies were selected for binding to the viral spike protein, which facilitates entry into host cells by binding to the angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) receptor. Most isolated antibodies bound to regions of the spike outside of the receptor binding domain (RBD); however, a larger proportion of the RBD-binding antibodies were neutralizing, with the most potent binding at a site that overlaps the ACE2 binding site. Two of the neutralizing antibodies were tested in Syrian hamsters and provided protection against SARS-CoV-2 infection. Science , this issue p. 956

Preexisting immune response to SARS-CoV-2 Robust T cell responses to the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) virus occur in most individuals with coronavirus disease 2019 (COVID-19). Several studies have reported that some people who have not been exposed to SARS-CoV-2 have preexisting reactivity to SARS-CoV-2 sequences. The immunological mechanisms underlying this preexisting reactivity are not clear, but previous exposure to widely circulating common cold coronaviruses might be involved. Mateus et al. found that the preexisting reactivity against SARS-CoV-2 comes from memory T cells and that cross-reactive T cells can specifically recognize a SARS-CoV-2 epitope as well as the homologous epitope from a common cold coronavirus. These findings underline the importance of determining the impacts of preexisting immune memory in COVID-19 disease severity. Science , this issue p. 89

ABSTRACT Widespread antibiotic use in clinical medicine and the livestock industry has contributed to the global spread of multidrug-resistant (MDR) bacterial pathogens, including Acinetobacter baumannii . We report on a method used to produce a personalized bacteriophage-based therapeutic treatment for a 68-year-old diabetic patient with necrotizing pancreatitis complicated by an MDR A. baumannii infection. Despite multiple antibiotic courses and efforts at percutaneous drainage of a pancreatic pseudocyst, the patient deteriorated over a 4-month period. In the absence of effective antibiotics, two laboratories identified nine different bacteriophages with lytic activity for an A. baumannii isolate from the patient. Administration of these bacteriophages intravenously and percutaneously into the abscess cavities was associated with reversal of the patient's downward clinical trajectory, clearance of the A. baumannii infection, and a return to health. The outcome of this case suggests that the methods described here for the production of bacteriophage therapeutics could be applied to similar cases and that more concerted efforts to investigate the use of therapeutic bacteriophages for MDR bacterial infections are warranted.

Importance The rapid expansion of virtual health care has caused a surge in patient messages concomitant with more work and burnout among health care professionals. Artificial intelligence (AI) assistants could potentially aid in creating answers to patient questions by drafting responses that could be reviewed by clinicians. Objective To evaluate the ability of an AI chatbot assistant (ChatGPT), released in November 2022, to provide quality and empathetic responses to patient questions. Design, Setting, and Participants In this cross-sectional study, a public and nonidentifiable database of questions from a public social media forum (Reddit’s r/AskDocs) was used to randomly draw 195 exchanges from October 2022 where a verified physician responded to a public question. Chatbot responses were generated by entering the original question into a fresh session (without prior questions having been asked in the session) on December 22 and 23, 2022. The original question along with anonymized and randomly ordered physician and chatbot responses were evaluated in triplicate by a team of licensed health care professionals. Evaluators chose “which response was better” and judged both “the quality of information provided” ( very poor , poor , acceptable , good , or very good ) and “the empathy or bedside manner provided” ( not empathetic , slightly empathetic , moderately empathetic , empathetic , and very empathetic ). Mean outcomes were ordered on a 1 to 5 scale and compared between chatbot and physicians. Results Of the 195 questions and responses, evaluators preferred chatbot responses to physician responses in 78.6% (95% CI, 75.0%-81.8%) of the 585 evaluations. Mean (IQR) physician responses were significantly shorter than chatbot responses (52 [17-62] words vs 211 [168-245] words; t = 25.4; P < .001). Chatbot responses were rated of significantly higher quality than physician responses ( t = 13.3; P < .001). The proportion of responses rated as good or very good quality (≥ 4), for instance, was higher for chatbot than physicians (chatbot: 78.5%, 95% CI, 72.3%-84.1%; physicians: 22.1%, 95% CI, 16.4%-28.2%;). This amounted to 3.6 times higher prevalence of good or very good quality responses for the chatbot. Chatbot responses were also rated significantly more empathetic than physician responses ( t = 18.9; P < .001). The proportion of responses rated empathetic or very empathetic (≥4) was higher for chatbot than for physicians (physicians: 4.6%, 95% CI, 2.1%-7.7%; chatbot: 45.1%, 95% CI, 38.5%-51.8%; physicians: 4.6%, 95% CI, 2.1%-7.7%). This amounted to 9.8 times higher prevalence of empathetic or very empathetic responses for the chatbot. Conclusions In this cross-sectional study, a chatbot generated quality and empathetic responses to patient questions posed in an online forum. Further exploration of this technology is warranted in clinical settings, such as using chatbot to draft responses that physicians could then edit. Randomized trials could assess further if using AI assistants might improve responses, lower clinician burnout, and improve patient outcomes.

Over the past two decades, comparative sequence analysis using codon-substitution models has been honed into a powerful and popular approach for detecting signatures of natural selection from molecular data. A substantial body of work has focused on developing a class of “branch-site” models which permit selective pressures on sequences, quantified by the ω ratio, to vary among both codon sites and individual branches in the phylogeny. We develop and present a method in this class, adaptive branch-site random effects likelihood (aBSREL), whose key innovation is variable parametric complexity chosen with an information theoretic criterion. By applying models of different complexity to different branches in the phylogeny, aBSREL delivers statistical performance matching or exceeding best-in-class existing approaches, while running an order of magnitude faster. Based on simulated data analysis, we offer guidelines for what extent and strength of diversifying positive selection can be detected reliably and suggest that there is a natural limit on the optimal parametric complexity for “branch-site” models. An aBSREL analysis of 8,893 Euteleostomes gene alignments demonstrates that over 80% of branches in typical gene phylogenies can be adequately modeled with a single ω ratio model, that is, current models are unnecessarily complicated. However, there are a relatively small number of key branches, whose identities are derived from the data using a model selection procedure, for which it is essential to accurately model evolutionary complexity.

Importance

 New data and therapeutic options warrant updated recommendations for the use of antiretroviral drugs (ARVs) to treat or to prevent HIV infection in adults. 

Objective

 To provide updated recommendations for the use of antiretroviral therapy in adults (aged ≥18 years) with established HIV infection, including when to start treatment, initial regimens, and changing regimens, along with recommendations for using ARVs for preventing HIV among those at risk, including preexposure and postexposure prophylaxis. 

Evidence Review

 A panel of experts in HIV research and patient care convened by the International Antiviral Society–USA reviewed data published in peer-reviewed journals, presented by regulatory agencies, or presented as conference abstracts at peer-reviewed scientific conferences since the 2014 report, for new data or evidence that would change previous recommendations or their ratings. Comprehensive literature searches were conducted in the PubMed and EMBASE databases through April 2016. Recommendations were by consensus, and each recommendation was rated by strength and quality of the evidence. 

Findings

 Newer data support the widely accepted recommendation that antiretroviral therapy should be started in all individuals with HIV infection with detectable viremia regardless of CD4 cell count. Recommended optimal initial regimens for most patients are 2 nucleoside reverse transcriptase inhibitors (NRTIs) plus an integrase strand transfer inhibitor (InSTI). Other effective regimens include nonnucleoside reverse transcriptase inhibitors or boosted protease inhibitors with 2 NRTIs. Recommendations for special populations and in the settings of opportunistic infections and concomitant conditions are provided. Reasons for switching therapy include convenience, tolerability, simplification, anticipation of potential new drug interactions, pregnancy or plans for pregnancy, elimination of food restrictions, virologic failure, or drug toxicities. Laboratory assessments are recommended before treatment, and monitoring during treatment is recommended to assess response, adverse effects, and adherence. Approaches are recommended to improve linkage to and retention in care are provided. Daily tenofovir disoproxil fumarate/emtricitabine is recommended for use as preexposure prophylaxis to prevent HIV infection in persons at high risk. When indicated, postexposure prophylaxis should be started as soon as possible after exposure. 

Conclusions and Relevance

 Antiretroviral agents remain the cornerstone of HIV treatment and prevention. All HIV-infected individuals with detectable plasma virus should receive treatment with recommended initial regimens consisting of an InSTI plus 2 NRTIs. Preexposure prophylaxis should be considered as part of an HIV prevention strategy for at-risk individuals. When used effectively, currently available ARVs can sustain HIV suppression and can prevent new HIV infection. With these treatment regimens, survival rates among HIV-infected adults who are retained in care can approach those of uninfected adults.

The emergence of SARS-CoV-2 variants with evidence of antibody escape highlight the importance of addressing whether the total CD4+ and CD8+ T cell recognition is also affected. Here, we compare SARS-CoV-2-specific CD4+ and CD8+ T cells against the B.1.1.7, B.1.351, P.1, and CAL.20C lineages in COVID-19 convalescents and in recipients of the Moderna (mRNA-1273) or Pfizer/BioNTech (BNT162b2) COVID-19 vaccines. The total reactivity against SARS-CoV-2 variants is similar in terms of magnitude and frequency of response, with decreases in the 10%-22% range observed in some assay/VOC combinations. A total of 7% and 3% of previously identified CD4+ and CD8+ T cell epitopes, respectively, are affected by mutations in the various VOCs. Thus, the SARS-CoV-2 variants analyzed here do not significantly disrupt the total SARS-CoV-2 T cell reactivity; however, the decreases observed highlight the importance for active monitoring of T cell reactivity in the context of SARS-CoV-2 evolution.

We present BUSTED, a new approach to identifying gene-wide evidence of episodic positive selection, where the non-synonymous substitution rate is transiently greater than the synonymous rate. BUSTED can be used either on an entire phylogeny (without requiring an a priori hypothesis regarding which branches are under positive selection) or on a pre-specified subset of foreground lineages (if a suitable a priori hypothesis is available). Selection is modeled as varying stochastically over branches and sites, and we propose a computationally inexpensive evidence metric for identifying sites subject to episodic positive selection on any foreground branches. We compare BUSTED with existing models on simulated and empirical data. An implementation is available on www.datamonkey.org/busted, with a widget allowing the interactive specification of foreground branches.