AK
Allison Kirk
Author with expertise in Coronavirus Disease 2019 Research
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
5
(80% Open Access)
Cited by:
277
h-index:
8
/
i10-index:
7
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Molecular mimicry in multisystem inflammatory syndrome in children

Aaron Bodansky et al.Aug 7, 2024
Abstract Multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) is a severe, post-infectious sequela of SARS-CoV-2 infection 1,2 , yet the pathophysiological mechanism connecting the infection to the broad inflammatory syndrome remains unknown. Here we leveraged a large set of samples from patients with MIS-C to identify a distinct set of host proteins targeted by patient autoantibodies including a particular autoreactive epitope within SNX8, a protein involved in regulating an antiviral pathway associated with MIS-C pathogenesis. In parallel, we also probed antibody responses from patients with MIS-C to the complete SARS-CoV-2 proteome and found enriched reactivity against a distinct domain of the SARS-CoV-2 nucleocapsid protein. The immunogenic regions of the viral nucleocapsid and host SNX8 proteins bear remarkable sequence similarity. Consequently, we found that many children with anti-SNX8 autoantibodies also have cross-reactive T cells engaging both the SNX8 and the SARS-CoV-2 nucleocapsid protein epitopes. Together, these findings suggest that patients with MIS-C develop a characteristic immune response to the SARS-CoV-2 nucleocapsid protein that is associated with cross-reactivity to the self-protein SNX8, demonstrating a mechanistic link between the infection and the inflammatory syndrome, with implications for better understanding a range of post-infectious autoinflammatory diseases.
0
Citation3
0
Save
4

TIRTL-seq: Deep, quantitative, and affordable paired TCR repertoire sequencing

Mikhail Pogorelyy et al.Sep 21, 2024
Abstract α/β T cells are key players in adaptive immunity. The specificity of T cells is determined by the sequences of the hypervariable T cell receptor (TCR) α and β chains. Although bulk TCR sequencing offers a cost-effective approach for in-depth TCR repertoire profiling, it does not provide chain pairings, which are essential for determining T cell specificity. In contrast, single-cell TCR sequencing technologies produce paired chain data, but are limited in throughput to thousands of cells and are cost-prohibitive for cohort-scale studies. Here, we present TIRTL-seq (T hroughput- I ntensive R apid T CR L ibrary seq uencing ) , a novel approach that generates ready-to-sequence TCR libraries from live cells in less than 7 hours. The protocol is optimized for use with non-contact liquid handlers in an automation-friendly 384-well plate format. Reaction volume miniaturization reduces library preparation costs to <$0.50 per well. The core principle of TIRTL-seq is the parallel generation of hundreds of libraries providing multiple biological replicates from a single sample that allows precise inference of both frequencies of individual clones and TCR chain pairings from well-occurrence patterns. We demonstrate scalability of our approach up to 1 million unique paired αβTCR clonotypes corresponding to over 30 million T cells per sample at a cost of less than $2000. For a sample of 10 million cells the cost is ∼$200. We benchmarked TIRTL-seq against state-of-the-art 5’RACE bulk TCR-seq and 10x Genomics Chromium technologies on longitudinal samples. We show that TIRTL-seq is able to quantitatively identify expanding and contracting clonotypes between timepoints while providing accurate TCR chain pairings, including distinct temporal dynamics of SARS-CoV-2-specific and EBV-specific CD8+ T cell responses after infection. While clonal expansion was followed by sharp contraction for SARS-CoV-2 specific TCRs, EBV-specific TCRs remained stable once established. The sequences of both α and β TCR chains are essential for determining T cell specificity. As the field moves towards greater applications in diagnostics and immunotherapy that rely on TCR specificity, we anticipate that our scalable paired TCR sequencing methodology will be instrumental for collecting large paired-chain datasets and ultimately extracting therapeutically relevant information from the TCR repertoire.
4
4.0
3
Save