Immunoprecipitation-targeted proteomics assays facilitate rational development of SARS-CoV-2 serological diagnostics
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Current design of serological tests employs conservative immunoassay approaches and is often focused on convenience, speed of manufacturing, and affordability. Limitations of such serological tests include semi-quantitative measurements, lack of standardization, potential cross-reactivity, and inability to distinguish between antibody subclasses. As a result of cross- reactivity, diagnostic specificity of serological antibody tests may not be sufficiently high to enable screening of the general asymptomatic populations for the acquired immunity against low-prevalence infectious diseases, such as COVID-19. Likewise, lack of a single standard for assay calibration limits inter-laboratory and international standardization of serological tests. In this study, we hypothesize that combination of immunoaffinity enrichments with targeted mass spectrometry measurements would enable rational design of serology diagnostics of infectious diseases, such as COVID-19. The same instrumental platform allows for sensitive and specific measurements of viral protein antigens, as wells as anti-viral antibodies circulating in human serum. Our proof-of-concept immunoprecipitation - parallel reaction monitoring (IP-PRM) assays quantified NCAP_SARS2 protein with a limit of detection of 313 pg/mL in serum. In addition, a multiplex IP-selected reaction monitoring (IP-SRM) assay facilitated differential quantification of anti-SARS-CoV-2 antibody isotypes and subclasses in patient sera. Simultaneous evaluation of numerous antigen-antibody subclass combinations revealed a receptor-binding domain (RBD)-IgG1 as a combination with the highest diagnostic specificity and sensitivity. Anti-RBD IgG1, IgG3, IgM and IgA1 subclasses, but not IgG2, IgG4 and IgA2, were found elevated in COVID-19-positive sera. Synthetic heavy isotope-labeled peptide internal standards as calibrators revealed elevated anti-RBD IgG1 in positive (510-6700 ng/mL; 0.02-0.22% of total serum IgG1) versus negative sera (60 [interquartile range 41-81] ng/mL). Likewise, anti-RBD IgM was elevated in positive (190-510 ng/mL; 0.06-0.16% of total serum IgM) versus negative sera (76 [31-108] ng/mL). Further validation of immunoprecipitation-targeted proteomics assays as a platform for serological assays will facilitate standardization and improvement of the existing serological tests, enable rational design of novel tests, and offer tools for comprehensive investigation of antibody isotype and subclass cooperation in immunity response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».