MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017162761
■00520250211152051
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798382738321
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31348862
■035    ▼a(MiAaPQ)umichrackham005452
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a540
■1001  ▼aMeserve,  Krista.
■24510▼aDiagnostic  and  Prognostic  Profiling  of  Infectious  Diseases  Through  Multiplexed  Protein  Assays
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  Michigan▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a459  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-12,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Bailey,  Ryan  Castle.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Michigan,  2024.
■520    ▼aLaboratory-based  biomarkers  can  indicate  that  normal  biologic  functions,  pathogenic  processes,  or  immunologic  responses  have  occurred.  Diagnostic  biomarkers  are  used  diagnose  patients  with  a  specific  disease  or  condition,  while  prognostic  biomarkers  provide  information  on  disease  progression,  recurrence,  or  adverse  outcome.  Host  inflammatory  proteins,  such  as  cytokines,  can  be  employed  as  diagnostic  and  prognostic  biomarkers;  however,  due  to  the  complex  nature  of  an  inflammatory  response,  multi-biomarker  signatures  increase  clinical  utility.  The  need  to  identify  and  validate  protein  signatures  for  specific  diseases  is  driving  a  need  for  analytical  techniques  amenable  to  multiplexed  protein  detection.This  thesis  applies  silicon  photonic  microring  resonators  as  a  biomolecular  sensing  platform.  The  instrument  and  assay  method  are  amenable  for  multiplexed  detection  of  sixteen  analytes  in  two  samples  simultaneously,  using  automated  reagent  handling  and  featuring  a  time-to-result  of  45  minutes.  Herein,  I  describe  the  development  and  application  of  multiplexed  protein  biomarker  assays  to  diagnose  and  identify  biomarker  signatures  for  various  infections.  To  improve  rapid  diagnostic  approaches  in  the  field  of  filoviral  infection,  we  developed  a  two-plex  biomarker  assay  for  diagnosis  of  Zaire  ebolavirus  and  Sudan  ebolavirus  infections  using  the  pathogen-specific  soluble  glycoprotein  (sGP).  The  sGP  is  a  potential  early  diagnostic  and  prognostic  biomarker  of  infection  and,  when  coupled  with  the  microring  resonator  assay,  provide  a  fast,  sensitive  method  for  early  Ebola  infection  diagnosis.  The  assay  achieved  limits  of  detection  in  the  ng/mL  range,  exhibited  no  cross-reactivity,  and  successfully  detected  sGP  in  clinically  relevant  specimens  (Chapter  2  and  3).Exploration  of  host  inflammatory  biomarker  signatures  was  applied  to  expand  the  diagnostic  and  prognostic  toolbox  of  neonatal  conditions  (Chapter  4)  and  tuberculosis  infections  (Chapters  5  and  6).  We  employed  a  seven-plex  panel  to  temporally  measure  cytokine  profiles  in  over  sixty  preterm  neonates  and  identified  altered  cytokine  trends  in  neonates  exposed  to  inflammation  in  utero.  Our  work  highlights  the  potential  of  longitudinal  profiling  studies  to  identify  prognostic  or  monitoring  biomarkers  associated  with  infection  status.  Extending  this  multiplexed  profiling  approach  to  an  infectious  disease,  we  applied  a  fourteen-plex  cytokine  panel  to  profile  over  500  QuantiFERON  stimulated  plasma  samples  from  patients  with  latent  tuberculosis  infection  (LTBI)  with  the  goal  of  generating  multi-biomarker  signatures  for  LTBI  diagnosis  and  disease  reactivation  prognosis.  In  comparing  two  independent  patient  cohorts,  we  showed  a  high  overlap  in  important  biomarkers,  mainly  IP-10,  IL-2,  and  CCL8,  towards  classifying  LTBI  and  high-risk  of  reactivation  status.  After  merging  cohorts  to  increase  sample  size,  we  uncovered  a  set  of  biomarkers  capable  of  classifying  LTBI  status  with  87%  accuracy.  Importantly,  we  identified  a  panel  of  biomarkers  that  can  be  used  to  stratify  low  versus  high  risk  of  reactivation  and  conclude  that  a  group  of  eight  host  inflammatory  protein  biomarkers  should  be  considered  for  future  LTBI  diagnostic  platform  development.  Further  analysis  of  multiplexed  assay  calibrations  yielded  insight  into  expected  analyte-  and  sensor  batch-related  variability  (Chapter  7).  Targets  IL-6,  CCL3,  and  CCL8  were  the  most  robust  assays  and  should  be  used  as  comparisons  for  newly  generated  calibration  curves.Taken  together,  the  work  presented  in  this  thesis  applies  analytical  techniques  to  clinically  relevant  challenges  through  rapidly  detecting  an  early  biomarker  of  Ebola  virus  infection,  monitoring  immunological  changes  in  preterm  neonates,  and  identifying  host  immune  biomarkers  correlated  to  disease  phase  and  reactivation  risk  in  LTBI.  The  assays  and  biomarker  signatures  presented  here  have  the  potential  to  impact  diagnosis,  prognosis,  and  clinical  management  of  infections  and  infectious  diseases.
■590    ▼aSchool  code:  0127.
■650  4▼aChemistry
■650  4▼aMolecular  biology
■650  4▼aBiochemistry
■650  4▼aImmunology
■653    ▼aMultiplexed  protein  biomarker  assays
■653    ▼aMicroring  resonator  biosensing
■653    ▼aEbolavirus
■653    ▼aLatent  tuberculosis  infection
■653    ▼aInfectious  diseases
■653    ▼aCytokine  profiling
■690    ▼a0485
■690    ▼a0982
■690    ▼a0487
■690    ▼a0307
■71020▼aUniversity  of  Michigan▼bChemistry.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-12B.
■790    ▼a0127
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17162761▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서