Protein C activation on the surface of the endothelium is critical to the negative regulation of blood coagulation. We now demonstrate that monoclonal antibodies that block protein C binding to the endothelial cell protein C receptor (EPCR) reduce protein C activation rates by the thrombin-thrombomodulin complex on endothelium, but that antibodies that bind to EPCR without blocking protein C binding have no effect. The kinetic result of blocking the EPCR-protein C interaction is an increased apparent Km for the activation without altering the affinity of thrombin for thrombomodulin. Activation rates of the protein C derivative lacking the gamma-carboxyglutamic acid domain, which is required for binding to EPCR, are not altered by the anti-EPCR antibodies. These data indicate that the protein C activation complex involves protein C, thrombin, thrombomodulin, and EPCR. These observations open new questions about the control of coagulation reactions on vascular endothelium.

Sepsis represents the host's systemic inflammatory response to a severe infection. It causes substantial human morbidity resulting in hundreds of thousands of deaths each year. Despite decades of intense research, the basic mechanisms still remain elusive. In either experimental animal models of sepsis or human patients, there are substantial physiological changes, many of which may result in subsequent organ injury. Variations in age, gender, and medical comorbidities including diabetes and renal failure create additional complexity that influence the outcomes in septic patients. Specific system-based alterations, such as the coagulopathy observed in sepsis, offer both potential insight and possible therapeutic targets. Intracellular stress induces changes in the endoplasmic reticulum yielding misfolded proteins that contribute to the underlying pathophysiological changes. With these multiple changes it is difficult to precisely classify an individual's response in sepsis as proinflammatory or immunosuppressed. This heterogeneity also may explain why most therapeutic interventions have not improved survival. Given the complexity of sepsis, biomarkers and mathematical models offer potential guidance once they have been carefully validated. This review discusses each of these important factors to provide a framework for understanding the complex and current challenges of managing the septic patient. Clinical trial failures and the therapeutic interventions that have proven successful are also discussed.

Abstract Biomarkers are fundamental to basic and clinical research outcomes by reporting host responses and providing insight into disease pathophysiology. Measuring biomarkers with research-use ELISA kits is universal, yet lack of kit standardization and unexpected lot-to-lot variability presents analytic challenges for long-term projects. During an ongoing two-year project measuring plasma biomarkers in cancer patients, control concentrations for one biomarker (PF) decreased significantly after changes in ELISA kit lots. A comprehensive operations review pointed to standard curve shifts with the new kits, an analytic variable that jeopardized data already collected on hundreds of patient samples. After excluding other reasonable contributors to data variability, a computational solution was developed to provide a uniform platform for data analysis across multiple ELISA kit lots. The solution (ELISAtools) was developed within open-access R software in which variability between kits is treated as a batch effect. A defined best-fit Reference standard curve is modelled, a unique Shift factor “S” is calculated for every standard curve and data adjusted accordingly. The averaged S factors for PF ELISA kit lots #1-5 ranged from −0.086 to 0.735, and reduced control inter-assay variability from 62.4% to <9%, within quality control limits. S factors calculated for four other biomarkers provided a quantitative metric to monitor ELISAs over the 10 month study period for quality control purposes. Reproducible biomarker measurements are essential, particularly for long-term projects with valuable patient samples. Use of research-use ELISA kits is ubiquitous and judicious use of this computational solution maximizes biomarker reproducibility.