flowBEAT: a multiparameter flow cytometry assay to discover longitudinal antibody responses associated with efficient recovery from COVID-19

flowBEAT:一种多参数流式细胞术检测,用于发现与 COVID-19 有效恢复相关的纵向抗体反应

基本信息

  • 批准号:
    10355136
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 23.22万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2021-11-01 至 2023-10-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Project Summary Mounting an effective antibody response against SARS-CoV-2 is key to fight off the infection. However, not all antibodies produced against the virus are protective. Recent studies show that high titers of immunoglobulin G (IgG) against the SARS-CoV-2 Spike (S) protein during natural infection correlate with disease severity. The S protein, highlighted due to its receptor-binding role in host cell infection, represents only one of potentially 29 proteins that are encoded by the SARS-CoV-2 virus. In fact, recent studies show that SARS-CoV- 2 non-structural proteins, including ORF3b, ORF8, ORF9b, and ORF9c, have the ability to suppress host antiviral type-I interferon (IFN) and elicit sustained antibody responses. These findings raise the question of whether antibodies produced against these immunomodulatory viral proteins early during the infection could provide protection against severe COVID-19. In addition to the antibody specificity to different SARS-CoV-2 proteins, the antibody isotype and subclass can also influence the disease outcome. However, much of the serology data from SARS-CoV-2- infected patients mainly focus on IgG and IgM responses to S and nucleocapsid proteins only. In this proposal, we aim to tackle this problem by developing a new technology that will allow for simultaneous measurement of 8 antibody isotypes and subclasses (IgM, IgG1, IgG2, IgG3, IgG4, IgA1, IgA2, IgE) against 24 SARS-CoV-2 and endemic HCoV-encoded proteins, including against proteins from emerging virus variants, all in a single multiplexed assay (Aim 1). We will apply this technology, namely flowBEAT (flow cytometry-based BEads assay to detect Antigen-specific antibody isoTypes), to 600 serum samples collected from a longitudinal study (6 timepoints; ≥ 6 months) of a well-characterized cohort of 100 COVID-19 patients presenting with either mild or severe symptoms (Aim 2). We hypothesize that mild, but not severe, COVID-19 patients will show an early and sustained antibody subclass against immunomodulatory viral proteins, particularly against viral proteins known to suppress IFN responses. We expect this study to provide an in-depth view of the breadth (type, specificity, and longevity) of antibody responses mounted against 24 SARS-CoV-2- and HCoV-encoded proteins that are associated with efficient recovery from COVID-19. Our study can also inform on ongoing and future vaccine development by identifying proteins that generate long-lasting and protective antibody subclasses in the recovered patients. Finally, the flexible modular feature of flowBEAT can quickly be adapted to study the breadth of antibody responses in virtually any disease.
项目概要 针对 SARS-CoV-2 建立有效的抗体反应是抵抗感染的关键。 最近的研究表明,并非所有针对该病毒的抗体都具有保护作用。 自然感染期间针对 SARS-CoV-2 Spike (S) 蛋白的免疫球蛋白 G (IgG) 与疾病相关 S 蛋白因其在宿主细胞感染中的受体结合作用而突出,仅代表其中之一。 SARS-CoV-2 病毒编码的潜在 29 种蛋白质事实上,最近的研究表明 SARS-CoV- 2种非结构蛋白,包括ORF3b、ORF8、ORF9b和ORF9c,具有抑制宿主抗病毒的能力 I 型干扰素 (IFN) 并引发持续的抗体反应,这些发现提出了一个问题: 在感染早期针对这些免疫调节病毒蛋白产生的抗体可以提供 预防严重的 COVID-19。 除了针对不同 SARS-CoV-2 蛋白的抗体特异性外,抗体同种型和 亚类也会影响疾病结果,然而,大部分血清学数据来自 SARS-CoV-2-。 感染患者主要关注对 S 和核衣壳蛋白的 IgG 和 IgM 反应。 我们的目标是通过开发一种新技术来解决这个问题,该技术将允许同时测量 针对 24 种 SARS-CoV-2 的 8 种抗体同种型和亚类(IgM、IgG1、IgG2、IgG3、IgG4、IgA1、IgA2、IgE) 和地方性 HCoV 编码的蛋白质,包括针对新出现的病毒变种的蛋白质,全部都在一个单一的 我们将应用这项技术,即 flowBEAT(基于流式细胞术的 BEads)。 检测抗原特异性抗体 isoTypes),从纵向研究中收集 600 个血清样本 (6 个时间点;≥ 6 个月)由 100 名表现出轻度症状的 COVID-19 患者组成的队列 或严重症状(目标 2),轻度但不严重的 COVID-19 患者会出现早期症状。 和针对免疫调节病毒蛋白,特别是针对病毒蛋白的持续抗体亚类 已知可抑制 IFN 反应。 我们希望这项研究能够深入了解疾病的广度(类型、特异性和寿命) 针对 24 种 SARS-CoV-2 和 HCoV 编码蛋白的抗体反应,这些蛋白与 我们的研究还可以为当前和未来的疫苗开发提供信息。 鉴定在康复患者体内产生持久和保护性抗体亚类的蛋白质。 最后,flowBEAT 灵活的模块化功能可以快速适应抗体的广度研究 几乎对任何疾病都有反应。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Eliver Ghosn其他文献

Eliver Ghosn的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Eliver Ghosn', 18)}}的其他基金

flowBEAT: a multiparameter flow cytometry assay to discover longitudinal antibody responses associated with efficient recovery from COVID-19
flowBEAT:一种多参数流式细胞术检测,用于发现与 COVID-19 有效恢复相关的纵向抗体反应
  • 批准号:
    10516078
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 23.22万
  • 项目类别:
Innate immune responses to SARS-CoV-2 in the lung and blood of patients with severe COVID-19
重症 COVID-19 患者肺部和血液中对 SARS-CoV-2 的先天免疫反应
  • 批准号:
    10212766
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 23.22万
  • 项目类别:

相似国自然基金

时空序列驱动的神经形态视觉目标识别算法研究
  • 批准号:
    61906126
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
本体驱动的地址数据空间语义建模与地址匹配方法
  • 批准号:
    41901325
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
大容量固态硬盘地址映射表优化设计与访存优化研究
  • 批准号:
    61802133
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    23.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
针对内存攻击对象的内存安全防御技术研究
  • 批准号:
    61802432
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
IP地址驱动的多径路由及流量传输控制研究
  • 批准号:
    61872252
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    64.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

Lentivirus Construct Core
慢病毒构建核心
  • 批准号:
    10630391
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 23.22万
  • 项目类别:
Mentoring Emerging Researchers at CHLA (MERCH-LA)
指导 CHLA (MERCH-LA) 的新兴研究人员
  • 批准号:
    10797938
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 23.22万
  • 项目类别:
Precision Glycoengineering of an HCV Envelope-Based Nanoparticle Vaccine
HCV 包膜纳米颗粒疫苗的精密糖工程
  • 批准号:
    10759994
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 23.22万
  • 项目类别:
Establishment of a Bat Resource for Infectious Disease Research
建立用于传染病研究的蝙蝠资源
  • 批准号:
    10495114
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 23.22万
  • 项目类别:
Resources, Workforce Development, and Animal Models for the Rutgers RBL
罗格斯大学 RBL 的资源、劳动力发展和动物模型
  • 批准号:
    10793863
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 23.22万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了