Structural Characterization of a Pathogenic Antibody Underlying Vaccine-Induced Immune Thrombotic Thrombocytopenia (VITT)
Notice bibliographique
Résumé
Vaccine-induced immune thrombotic thrombocytopenia (VITT) is a rare but dangerous side effect of adenoviral-vectored COVID-19 vaccines. VITT had been linked to production of autoantibodies recognizing platelet factor 4 (PF4). Here, we characterize anti-PF4 antibodies obtained from a VITT patient’s blood. Intact mass measurements indicate that a significant fraction of these antibodies represent a limited number of clones. MS analysis of large antibody fragments (the light chain and the Fc/2 and Fd fragments of the heavy chain) confirms the monoclonal nature of this component of the anti-PF4 antibodies repertoire and reveals the presence of a mature complex biantennary N -glycan within the Fd segment. Peptide mapping using two complementary proteases and LC-MS/MS was used to determine the amino acid sequence of the entire light chain and over 98% of the heavy chain (excluding a short N-terminal segment). The sequence analysis allows the monoclonal antibody to be assigned to the IgG2 subclass and verifies that the light chain belongs to the λ-type. Incorporation of enzymatic de- N -glycosylation into the peptide mapping routine allows the N -glycan in the Fab region of the antibody to be localized to the framework 3 region of the V H domain. This novel N -glycosylation site is the result of a single mutation within the germline sequence. Peptide mapping also provides information on lower-abundance (polyclonal) components of the anti-PF4 antibody ensemble, revealing the presence of all four subclasses (IgG1–IgG4) and both types of the light chain (λ and κ). This case study demonstrates the power of combining the intact, middle-down, and bottom-up MS approaches for meaningful characterization of ultralow quantities of pathogenic antibodies extracted directly from patients’ blood.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».