这项名为LIBRA-seq的技术帮助加快了发现能够中和SARS-CoV-2的抗体的速度。它还使研究人员能够筛选出针对其他尚未引起人类疾病但有很大可能引起的病毒的抗体。
Ivelin Georgiev博士，范德比尔特计算微生物学和免疫学项目主任和范德比尔特感染、免疫学和炎症研究所的副主任。
范德比尔特大学计算微生物学和免疫学项目主任、范德比尔特大学感染、免疫学和炎症研究所副主任Ivelin Georgiev博士说："这是主动建立潜在治疗方法之上的一个方法"，以应对未来的爆发。病原体不断演变，而我们基本上是在追赶。为了防止COVID-19的重演，或者未来发生更糟糕的事情，需要采取更加积极主动的方法，在未来爆发之前就进行预测。"
在他们的报告中，Georgiev和他的同事描述了从一名从COVID-19中康复的病人身上分离出的一种单克隆抗体，该抗体对SARS-CoV-2"显示出强大的中和作用"。它还对正在减缓控制该大流行病努力的病毒变种有效。
该抗体具有不寻常的遗传和结构特征，使其区别于通常用于治疗COVID-19的其他单克隆抗体。研究人员认为，SARS-CoV-2不太可能通过变异来逃避它以前没有"见过"的抗体。
LIBRA-seq是指通过测序将B细胞受体与抗原特异性联系起来。研究人员希望知道能否能以高通量的方式同时绘制抗体的基因序列和特定病毒抗原的身份，即抗体识别和攻击的蛋白质标记，目标是找到一种更快的方法，来识别那些将专注于特定病毒抗原的抗体。
在VUMC的核心基因组学实验室、范德比尔特高级基因组学技术（VANTAGE）、范德比尔特流式细胞仪共享资源和范德比尔特大学研究与教育高级计算中心（ACCRE）的帮助下，Georgiev对这一想法进行了测试，它的努力最终形成了一份描述LIBRA-seq技术概念验证发展的手稿，该手稿于2019年发表在《细胞》杂志上。
"在三四年前，以我们现在的速度前进是不可能的，"Georgiev说。"当涉及到单克隆抗体发现以及疫苗开发时，在很短的时间内疫情发生了很多变化。没有时间可以浪费，会有许多其他变种出现，其中一个或多个变种以通过逃避目前的疫苗的形式让情况可能比Delta变种更糟糕，这正是需要在治疗方案商有尽可能多选择的原因。"
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