Summary

 SARS-CoV-2 mRNA vaccines induce robust anti-spike (S) antibody and CD4⁺ T cell responses. It is not yet clear whether vaccine-induced follicular helper CD4⁺ T (T_FH) cell responses contribute to this outstanding immunogenicity. Using fine-needle aspiration of draining axillary lymph nodes from individuals who received the BNT162b2 mRNA vaccine, we evaluated the T cell receptor sequences and phenotype of lymph node T_FH. Mining of the responding T_FH T cell receptor repertoire revealed a strikingly immunodominant HLA-DPB1^∗04-restricted response to S_167–180 in individuals with this allele, which is among the most common HLA alleles in humans. Paired blood and lymph node specimens show that while circulating S-specific T_FH cells peak one week after the second immunization, S-specific T_FH persist at nearly constant frequencies for at least six months. Collectively, our results underscore the key role that robust T_FH cell responses play in establishing long-term immunity by this efficacious human vaccine.

Summary

 The current strategy to detect immunodominant T cell responses focuses on the antigen, employing large peptide pools to screen for functional cell activation. However, these approaches are labor and sample intensive and scale poorly with increasing size of the pathogen peptidome. T cell receptors (TCRs) recognizing the same epitope frequently have highly similar sequences, and thus, the presence of large sequence similarity clusters in the TCR repertoire likely identify the most public and immunodominant responses. Here, we perform a meta-analysis of large, publicly available single-cell and bulk TCR datasets from severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)-infected individuals to identify public CD4⁺ responses. We report more than 1,200 αβTCRs forming six prominent similarity clusters and validate histocompatibility leukocyte antigen (HLA) restriction and epitope specificity predictions for five clusters using transgenic T cell lines. Collectively, these data provide information on immunodominant CD4⁺ T cell responses to SARS-CoV-2 and demonstrate the utility of the reverse epitope discovery approach.

Summary SARS-CoV-2 mRNA vaccines induce robust anti-spike (S) antibody and CD4+ T cell responses. It is not yet clear whether vaccine-induced follicular helper CD4+ T (TFH) cell responses contribute to this outstanding immunogenicity. Using fine needle aspiration of draining axillary lymph nodes from individuals who received the BNT162b2 mRNA vaccine, we show that frequency of TFH correlates with that of S-binding germinal center B cells. Mining of the responding TFH T cell receptor repertoire revealed a strikingly immunodominant HLADPB1* 04-restricted response to S167-180 in individuals with this allele, which is among the most common HLA alleles in humans. Paired blood and lymph node specimens show that while circulating S-specific TFH cells peak one week after the second immunization, S-specific TFH persist at nearly constant frequencies for at least six months. Collectively, our results underscore the key role that robust TFH cell responses play in establishing long-term immunity by this efficacious human vaccine.

COVID-19 is a global pandemic caused by the SARS-CoV-2 coronavirus. T cells play a key role in the adaptive antiviral immune response by killing infected cells and facilitating the selection of virus-specific antibodies. However neither the dynamics and cross-reactivity of the SARS-CoV-2-specific T cell response nor the diversity of resulting immune memory are well understood. In this study we use longitudinal high-throughput T cell receptor (TCR) sequencing to track changes in the T cell repertoire following two mild cases of COVID-19. In both donors we identified CD4+ and CD8+ T cell clones with transient clonal expansion after infection. The antigen specificity of CD8+ TCR sequences to SARS-CoV-2 epitopes was confirmed by both MHC tetramer binding and presence in large database of SARS-CoV-2 epitope-specific TCRs. We describe characteristic motifs in TCR sequences of COVID-19-reactive clones and show preferential occurence of these motifs in publicly available large dataset of repertoires from COVID-19 patients. We show that in both donors the majority of infection-reactive clonotypes acquire memory phenotypes. Certain T cell clones were detected in the memory fraction at the pre-infection timepoint, suggesting participation of pre-existing cross-reactive memory T cells in the immune response to SARS-CoV-2.

The amount of scientific data and level of public sharing produced as a consequence of the COVID-19 pandemic, as well as the speed at which these data were produced, far exceeds any previous effort against a specific disease condition. This unprecedented situation allows for development and application of new research approaches. One of the major technical hurdles in immunology is the characterization of HLA-antigen-T cell receptor (TCR) specificities. Most approaches aim to identify reactive T cells starting from known antigens using functional assays. However, the need for a reverse approach identifying the antigen specificity of orphan TCRs is increasing. Utilizing large public single-cell gene expression and TCR datasets, we identified highly public CD4 + T cell responses to SARS-CoV-2, covering >75% of the analysed population. We performed an integrative meta-analysis to deeply characterize these clonotypes by TCR sequence, gene expression, HLA-restriction, and antigen-specificity, identifying strong and public CD4 + immunodominant responses with confirmed specificity. CD4 + COVID-enriched clonotypes show T follicular helper functional features, while clonotypes depleted in SARS-CoV-2 individuals preferentially had a central memory phenotype. In total we identify more than 1200 highly public CD4+ T cell clonotypes reactive to SARS-CoV-2. TCR similarity analysis showed six prominent TCR clusters, for which we predicted both HLA-restriction and cognate SARS-CoV-2 immunodominant epitopes. To validate our predictions we used an independent cohort of TCR repertoires before and after vaccination with ChAdOx1 , a replication-deficient simian adenovirus-vectored vaccine, encoding the SARS-CoV-2 spike protein. We find statistically significant enrichment of the predicted spike-reactive TCRs after vaccination with ChAdOx1 , while the frequency of TCRs specific to other SARS-CoV-2 proteins remains stable. Thus, the CD4-associated TCR repertoire differentiates vaccination from natural infection. In conclusion, our study presents a novel reverse epitope discovery approach that can be used to infer HLA- and antigen-specificity of orphan TCRs in any context, such as viral infections, antitumor immune responses, or autoimmune disease.Identification of highly public CD4+ T cell responses to SARS-CoV-2Systematic prediction of exact immunogenic HLA class II epitopes for CD4+ T cell responseMethodological framework for reverse epitope discovery, which can be applied to other disease contexts and may provide essential insights for future studies and clinical applications.

Hypervariable T-cell receptors (TCR) play a key role in adaptive immunity, recognising a vast diversity of pathogen-derived antigens. High throughput sequencing of TCR repertoires (RepSeq) produces huge datasets of T-cell receptor sequences from blood and tissue samples. However, our ability to extract clinically relevant information from RepSeq data is limited, mainly because little is known about TCR-disease associations. Here we present a statistical approach called ALICE (Antigen-specific Lymphocyte Identification by Clustering of Expanded sequences) that identifies TCR sequences that are actively involved in the current immune response from a single RepSeq sample, and apply it to repertoires of patients with a variety of disorders - autoimmune disease (ankylosing spondylitis), patients under cancer immunotherapy, or subject to an acute infection (live yellow fever vaccine). The methods robustness is demonstrated by the agreement of its predictions with independent assays, and is supported by its ability to selectively detect responding TCR in the memory but not in the naïve subset. ALICE requires no longitudinal data collection nor large cohorts, and is thus directly applicable to most RepSeq datasets. Its results facilitate the identification of TCR variants associated with a wide variety of diseases and conditions, which can be used for diagnostics, rational vaccine design and evaluation of the adaptive immune system state.

The diverse repertoire of T-cell receptors (TCR) plays a key role in the adaptive immune response to infections. Previous studies show that secondary responses to the yellow fever vaccine - the model for acute infection in humans - are weaker than primary ones, but only quantitative measurements can describe the concentration changes and lineage fates for distinct T-cell clones in vivo over time. Using TCR alpha and beta repertoire sequencing for T-cell subsets, as well as single-cell RNAseq and TCRseq, we track the concentrations and phenotypes of individual T-cell clones in response to primary and secondary yellow fever immunization showing their large diversity. We confirm the secondary response is an order of magnitude weaker, albeit ~10 days faster than the primary one. Estimating the fraction of the T-cell response directed against the single immunodominant epitope, we identify the sequence features of TCRs that define the high precursor frequency of the two major TCR motifs specific for this particular epitope. We also show the consistency of clonal expansion dynamics between bulk alpha and beta repertoires, using a new methodology to reconstruct alpha-beta pairings from clonal trajectories.

T-cell receptor (TCR) repertoire data contain information about infections that could be used in disease diagnostics and vaccine development, but extracting that information remains a major challenge. Here we developed a statistical framework to detect TCR clone proliferation and contraction from longitudinal repertoire data. We applied this framework to data from three pairs of identical twins immunized with the yellow fever vaccine. We identified 500-1500 responding TCRs in each donor and validated them using three independent assays. While the responding TCRs were mostly private, albeit with higher overlap between twins, they could be well predicted using a classifier based on sequence similarity. Our method can also be applied to samples obtained post-infection, making it suitable for systematic discovery of new infection-specific TCRs in the clinic.

Diverse repertoires of hypervariable immunoglobulin receptors (TCR and BCR) recognize antigens in the adaptive immune system. The development of immunoglobulin receptor repertoire sequencing methods makes it possible to perform repertoire-wide disease association studies of antigen receptor sequences. We developed a statistical framework for associating receptors to disease from only a small cohort of patients, with no need for a control cohort. Our method successfully identifies previously validated Cytomegalovirus and type 1 diabetes responsive receptors.

Background: There is increasing evidence that the transpositional activity of retroelements (REs) is not limited to germ line cells, but often occurs in tumor and normal somatic cells. Somatic transpositions were found in several human tissues and are especially typical for the brain. Several computational and experimental approaches for detection of somatic retroelement insertions was developed in the past few years. These approaches were successfully applied to detect somatic insertions in clonally expanded tumor cells. At the same time, identification of somatic insertions presented in small proportion of cells, such as neurons, remains a considerable challenge. Results: In this study, we developed a normalization procedure for library enrichment by DNA sequences corresponding to rare somatic RE insertions. Two rounds of normalization increased the number of fragments adjacent to somatic REs in the sequenced sample by more than 26-fold, and the number of identified somatic REs was increased by 7.9-fold. Conclusions: The developed technique can be used in combination with vast majority of modern RE identification approaches and can dramatically increase their capacity to detect rare somatic RE insertions in different types of cells.