MARC

 008250224s2024        us  ||||||||||||||c||eng  d
■001000017160517
■00520250211151033
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798383420744
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30997432
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a616.079
■1001  ▼aKlein,  Jonathan.
■24510▼aPathological  and  Protective  Immune  Responses  During  COVID-19.
■260    ▼a[S.l.]▼bYale  University.  ▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a210  p.
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-02,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Iwasaki,  Akiko.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Yale  University,  2024.
■520    ▼aSince  its  introduction  into  humans  in  late  2019,  Severe  acute  respiratory  syndrome  coronavirus  2  (SARS-CoV-2)  has  spread  globally  and  resulted  in  the  deaths  of  more  than  6.5  million  people  in  just  39  months.  Infection  with  SARS-CoV-2  causes  Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19),  a  clinically  heterogenous  viral  illness  that  may  alternatively  manifest  as  asymptomatic  infection  or  a  life-threatening  viral  pneumonia.  This  dissertation  examines  the  range  of  pathogenic  and  protective  immune  responses  generated  in  humans  with  COVID-19,  with  specific  focus  on  the  contribution  of  various  maladaptive  immune  responses  to  the  development  of  severe  disease.The  investigations  presented  here  are  organized  into  4  chapters,  each  published  sequentially  during  the  COVID-19  pandemic.  Broadly,  Chapters  1-3  focus  on  acute  SARS-CoV-2  infection  and  explore  the  role  of  maladaptive  (1-2)  and  protective  (3)  immune  responses  in  regulating  severity  of  COVID-19  among  a  cohort  of  hospitalized  patients.  Chapter  4  examines  the  biological  basis  of  persistent  sequalae  among  a  separate  cohort  of  individuals  experiencing  incomplete  recovery  more  than  a  year  following  their  acute  SARS-CoV-2  infection.In  Chapter  1,  I  profile  the  disorganized  immune  response  provoked  by  SARS-CoV-2  infection  among  a  cohort  of  hospitalized  COVID-19  patients.  Longitudinal  examination  of  peripheral  immune  responses  revealed  four  distinct  clusters  of  immune  response  programs  among  COVID-19  patients  that  correlated  with  clinical  outcomes.  Immune  response  programs  most  associated  with  poor  clinical  outcomes  demonstrated  profound  inflammatory  responses  involving  simultaneous  engagement  of  Type  I,  Type  II,  and  Type  III  immune  responses,  with  elevated  IFN-α  and  IL-1  family  cytokines  (IL-18,  IL-1a,  IL-1b)  additionally  identified  as  significant  predictors  of  fatal  disease  through  statistical  modeling.In  Chapter  2,  the  production  of  diverse,  functional  autoantibodies  during  COVID-19  is  described.  Autoantibodies  targeting  a  broad  range  of  tissues  and  cell  surface  proteins  were  identified  in  acute  COVID-19  patients,  with  severe  patients  having  the  highest  frequency  of  autoantibodies  detected.  Subsequent  in  vitro  assays  and  in  vivo  model  systems  established  the  functional  nature  of  these  self-targeting  antibodies,  and  in  the  case  of  immune-effector  targeting  autoantibodies,  correlations  with  impaired  immune  responses  targeting  SARS-CoV-2  infection  were  established.In  Chapter  3,  I  examine  the  dynamics  of  protective,  neutralizing  antibody  responses  against  SARS-CoV-2.  Initial  investigations  into  the  relative  importance  of  the  total  magnitude  of  anti-SARS-CoV-2  antibody  responses  in  mediating  protection  from  fatal  disease  were  unrevealing.  Instead,  longitudinal  analyses  demonstrated  stark  differences  in  the  kinetics  of  humoral  responses,  particularly  among  neutralizing  antibody  species,  between  fatal  and  non-fatal  cases  of  COVID-19.  These  results  critically  highlighted  that  delays  in  neutralizing  antibody  production  efficiently  predict  poor  clinical  outcomes  among  patients  hospitalized  with  COVID-19.In  Chapter  4,  the  biological  basis  of  post-acute  sequelae  of  COVID-19  (PASC)  or  'Long  COVID'  is  investigated  in  a  demographically  matched  cohort  of  individuals.  Through  high-dimensional  immunophenotyping  of  individuals  with  Long  COVID,  I  identified  significant  biological  differences  in  individuals  with  Long  COVID  relative  to  various  convalescent  and  control  populations.  Subsequent  integration  of  immune  phenotyping  data  into  machine  learning  models  identified  a  minimal  set  of  soluble  protein  factors  that  accurately  distinguish  Long  COVID  from  healthy  and  convalescent  controls.
■590    ▼aSchool  code:  0265.
■650  4▼aImmunology.
■650  4▼aPathology.
■650  4▼aVirology.
■650  4▼aBioinformatics.
■653    ▼aImmune  responses
■653    ▼aCOVID-19
■653    ▼aInflammation
■653    ▼aAutoantibodies
■653    ▼aMachine  learning  models
■690    ▼a0982
■690    ▼a0720
■690    ▼a0571
■690    ▼a0715
■71020▼aYale  University▼bImmunobiology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-02B.
■790    ▼a0265
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17160517▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서