Abstract A058: nELISA high-throughput protein profiling captures immune secretomes for high-resolution phenotypic screens
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Immune phenotypes can be extremely diverse and complex, posing both a challenge to understand them and an opportunity to target them with advanced immune engineering approaches. Unfortunately, proteomics tools that capture the breadth of possible immune responses lack the throughput and affordability to rapidly profile the large sample numbers generated to identify and characterize optimally engineered therapeutic candidates. To overcome this issue, we developed the nELISA: a high-throughput miniaturized ELISA capable of quantifying >275 cytokines, proteases, immune receptors, and growth factors, at 10x-reduced cost compared to previous tools. We applied the nELISA to a model high-throughput screen for the discovery and characterization of immune-modulatory perturbations. We ran the largest PBMC secretome screen to date, in which ∼10,000 PBMC samples were profiled in 1 week, at a throughput of 1536 samples/day. Cells were treated with various inflammatory stimuli, and were further perturbed with a selected library of 80 recombinant protein perturbagens. The broad nELISA content enabled us to capture disease phenotypes and donor variability, as well as distinguish between perturbations with similar effects on single markers but vastly different overall phenotypes. For example, IFN gamma was potently induced by >12 perturbagens with very different effects on other cytokines. Thus, IL-23 had almost no impact other than to induce IFN gamma; in contrast, IL-15 also induced IL-1 beta, TNF alpha, CXCL9, CXCL10, and CCL5, whereas IFN beta impacted the expression of >20 cytokines in addition to IFN gamma. Interestingly, we also identified perturbagens that could substitute for another, while avoiding deleterious effects. Thus, IL-1 Receptor antagonist shared all of the immunosuppressive effects of IFN beta, without inducing IFN gamma and CXCL10, supporting its use as a replacement for Type I interferons in certain indications such as multiple sclerosis. These findings highlight the ability of the nELISA to capture a wide range of immune phenotypes at a throughput and cost amenable to immune engineering studies. Citation Format: Alyssa Rosenbloom, Nathaniel Robichaud, Grant Ongo, Milad Dagher. nELISA high-throughput protein profiling captures immune secretomes for high-resolution phenotypic screens [abstract]. In: Proceedings of the AACR IO Conference: Discovery and Innovation in Cancer Immunology: Revolutionizing Treatment through Immunotherapy; 2025 Feb 23-26; Los Angeles, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2025;13(2 Suppl):Abstract nr A058.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».