Rational Design and Development of SARS-CoV-2 Serological Diagnostics by Immunoprecipitation-Targeted Proteomics
Notice bibliographique
Résumé
Current design of serological tests utilizes conservative immunoassay approaches and is focused on fast and convenient assay development, throughput, straightforward measurements, and affordability. Limitations of common serological assays include semiquantitative measurements, cross-reactivity, lack of reference standards, and no differentiation between human immunoglobulin subclasses. In this study, we suggested that a combination of immunoaffinity enrichments with targeted proteomics would enable rational design and development of serological assays of infectious diseases, such as COVID-19. Immunoprecipitation-targeted proteomic assays allowed for sensitive and specific measurements of NCAP_SARS2 protein with a limit of detection of 313 pg/mL in serum and enabled differential quantification of anti-SARS-CoV-2 antibody isotypes (IgG, IgA, IgM, IgD, and IgE) and individual subclasses (IgG1-4 and IgA1-2) in plasma and saliva. Simultaneous evaluation of the numerous antigen-antibody subclass combinations revealed a receptor-binding domain (RBD)-IgG1 as a combination with the highest diagnostic performance. Further validation revealed that anti-RBD IgG1, IgG3, IgM, and IgA1 levels were significantly elevated in convalescent plasma, while IgG2, IgG4, and IgA2 were not informative. Anti-RBD IgG1 levels in convalescent (2138 ng/mL) vs negative (95 ng/mL) plasma revealed 385 ng/mL as a cutoff to detect COVID-19 convalescent plasma. Immunoprecipitation-targeted proteomic assays will facilitate improvement and standardization of the existing serological tests, enable rational design of novel tests, and offer tools for the comprehensive investigation of immunoglobulin subclass cooperation in immune 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».