New strategies to self-assemble biocompatible materials into nanoscale, drug-loaded packages with improved therapeutic efficacy are needed for nanomedicine. To address this need, we developed artificial recombinant chimeric polypeptides (CPs) that spontaneously self-assemble into sub-100-nm-sized, near-monodisperse nanoparticles on conjugation of diverse hydrophobic molecules, including chemotherapeutics. These CPs consist of a biodegradable polypeptide that is attached to a short Cys-rich segment. Covalent modification of the Cys residues with a structurally diverse set of hydrophobic small molecules, including chemotherapeutics, leads to spontaneous formation of nanoparticles over a range of CP compositions and molecular weights. When used to deliver chemotherapeutics to a murine cancer model, CP nanoparticles have a fourfold higher maximum tolerated dose than free drug, and induce nearly complete tumour regression after a single dose. This simple strategy can promote co-assembly of drugs, imaging agents and targeting moieties into multifunctional nanomedicines. When artificial polypeptides are conjugated to a variety of hydrophobic molecules such as chemotherapeutics, the resulting molecules spontaneously self-assemble into nanoparticles. Delivering the chemotherapeutics to a murine cancer model, the nanoparticles have a fourfold higher maximum tolerated dose than the free drug, and induce nearly complete tumour regression after a single dose.

The molecular composition and binding epitopes of the immunoglobulin G (IgG) antibodies that circulate in blood plasma after severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection are unknown. Proteomic deconvolution of the IgG repertoire to the spike glycoprotein in convalescent subjects revealed that the response is directed predominantly (>80%) against epitopes residing outside the receptor binding domain (RBD). In one subject, just four IgG lineages accounted for 93.5% of the response, including an amino (N)-terminal domain (NTD)-directed antibody that was protective against lethal viral challenge. Genetic, structural, and functional characterization of a multidonor class of "public" antibodies revealed an NTD epitope that is recurrently mutated among emerging SARS-CoV-2 variants of concern. These data show that "public" NTD-directed and other non-RBD plasma antibodies are prevalent and have implications for SARS-CoV-2 protection and antibody escape.

Packaging clinically relevant hydrophobic drugs into a self-assembled nanoparticle can improve their aqueous solubility, plasma half-life, tumour-specific uptake and therapeutic potential. To this end, here we conjugated paclitaxel (PTX) to recombinant chimeric polypeptides (CPs) that spontaneously self-assemble into ∼60 nm near-monodisperse nanoparticles that increased the systemic exposure of PTX by sevenfold compared with free drug and twofold compared with the Food and Drug Administration-approved taxane nanoformulation (Abraxane). The tumour uptake of the CP–PTX nanoparticle was fivefold greater than free drug and twofold greater than Abraxane. In a murine cancer model of human triple-negative breast cancer and prostate cancer, CP–PTX induced near-complete tumour regression after a single dose in both tumour models, whereas at the same dose, no mice treated with Abraxane survived for >80 days (breast) and 60 days (prostate), respectively. These results show that a molecularly engineered nanoparticle with precisely engineered design features outperforms Abraxane, the current gold standard for PTX delivery. The encapsulation of a drug into nanoparticles can be a useful way control and improve its efficacy. Here, the authors conjugate paclitaxel to recombinant chimeric polypeptides that self-assemble into therapeutic nanoparticles that outperform Abraxane in murine tumour models.

SUMMARY Although humoral immunity is essential for control of SARS-CoV-2, the molecular composition, binding epitopes and effector functions of the immunoglobulin G (IgG) antibodies that circulate in blood plasma following infection are unknown. Proteomic deconvolution of the circulating IgG repertoire (Ig-Seq 1 ) to the spike ectodomain (S-ECD 2 ) in four convalescent study subjects revealed that the plasma response is oligoclonal and directed predominantly (>80%) to S-ECD epitopes that lie outside the receptor binding domain (RBD). When comparing antibodies directed to either the RBD, the N-terminal domain (NTD) or the S2 subunit (S2) in one subject, just four IgG lineages (1 anti-S2, 2 anti-NTD and 1 anti-RBD) accounted for 93.5% of the repertoire. Although the anti-RBD and one of the anti-NTD antibodies were equally potently neutralizing in vitro , we nonetheless found that the anti-NTD antibody was sufficient for protection to lethal viral challenge, either alone or in combination as a cocktail where it dominated the effect of the other plasma antibodies. We identified in vivo protective plasma anti-NTD antibodies in 3/4 subjects analyzed and discovered a shared class of antibodies targeting the NTD that utilize unmutated or near-germline IGHV1-24, the most electronegative IGHV gene in the human genome. Structural analysis revealed that binding to NTD is dominated by interactions with the heavy chain, accounting for 89% of the entire interfacial area, with germline residues uniquely encoded by IGHV1-24 contributing 20% (149 Å 2 ). Together with recent reports of germline IGHV1-24 antibodies isolated by B-cell cloning 3,4 our data reveal a class of shared IgG antibodies that are readily observed in convalescent plasma and underscore the role of NTD-directed antibodies in protection against SARS-CoV-2 infection.

Deep convolutional neural networks (CNN) have previously been shown to be useful tools for signal decoding and analysis in a variety of complex domains, such as image processing and speech recognition. By learning from large amounts of data, the representations encoded by these deep networks are often invariant to moderate changes in the underlying feature spaces. Recently, we proposed a CNN architecture that could be applied to electroencephalogram (EEG) decoding and analysis. In this article, we train our CNN model using data from prior experiments in order to later decode the P300 evoked response from an unseen, hold-out experiment. We analyze the CNN output as a function of the underlying variability in the P300 response and demonstrate that the CNN output is sensitive to the experiment-induced changes in the neural response. We then assess the utility of our approach as a means of improving the overall signal-to-noise ratio in the EEG record. Finally, we show an example of how CNN-based decoding can be applied to the analysis of complex data.

A better understanding of antitumor immune responses is key to advancing the field of cancer immunotherapy. Endogenous immunity in cancer patients, such as circulating anticancer antibodies or tumor-reactive B cells, has been historically yet incompletely described. Here, we demonstrate that tumor-draining (sentinel) lymph node (SN) is a rich source for tumor-reactive B cells that give rise to systemic IgG anticancer antibodies circulating in the bloodstream of breast cancer patients. Using a synergistic combination of high-throughput B-cell sequencing and quantitative immunoproteomics, we describe the prospective identification of tumor-reactive SN B cells (based on clonal frequency) and also demonstrate an unequivocal link between affinity-matured expanded B-cell clones in the SN and antitumor IgG in the blood. This technology could facilitate the discovery of antitumor antibody therapeutics and conceivably identify novel tumor antigens. Lastly, these findings highlight the unique and specialized niche the SN can fill in the advancement of cancer immunotherapy.

Abstract The sequencing of the antibody repertoire (Rep-seq) revolutionized the diversity of antigen B cell receptor studies, allowing deep and quantitative analysis to decipher the role of adaptive immunity in health and disease. Particularly, horse ( Equus caballus ) polyclonal antibodies have been produced and used since the century XIX to treat and prophylaxis of diphtheria, tuberculosis, tetanus, pneumonia, and, more recently, COVID-19. However, our knowledge about the horse B cell receptors repertories is minimal. We present a deep horse antibody heavy chain repertoire (IGH) characterization of non-immunized horses using HTS technology. In this study, we obtained a mean of 248,169 unique IgM clones and 66,141 unique IgG clones from four domestic adult horses. Rarefaction analysis showed sequence coverage was between 52 and 82% in IgM and IgG isotypes. We observed that besides horses antibody can use all of the functional IGHV genes, around 80% of their antibodies use only three IGHV gene segments, and around 55% use only one IGHJ gene segment. This limited VJ diversity seems to be compensated by the junctional diversity of these antibodies. We observed that the junctional diversity in horses antibodies is highly frequent, present in more than 90% of horse antibodies. Besides this, the length of this region seems to be higher in horse antibodies than in other species. N1 and N2 nucleotides addition range from 0 to 111 nucleotides. In addition, around 45% of the antibody clones have more than ten nucleotides in both N1 and N2 junction regions. This diversity mechanism may be one of the most important in providing variability to the equine antibody repertoire. This study provides new insights regarding horse antibody composition, diversity generation, and particularities compared to other species, such as the frequency and length of N nucleotide addition. This study also points out the urgent need to better characterize TdT in horses and in other species to better understand antibody repertoire characteristics.