Mycobacterium tuberculosis Surface-Binding Antibodies ...

231
Mycobacterium tuberculosis SurfaceBinding Antibodies Influence Early Infection Events by Casey Perley Department of Molecular Genetics and Microbiology Duke University Date:_______________________ Approved: ___________________________ Richard Frothingham, Supervisor ___________________________ Jörn Coers ___________________________ JenTsan Ashley Chi ___________________________ Micah Luftig ___________________________ Gregory Taylor Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in the Department of Molecular Genetics and Microbiology in the Graduate School of Duke University 2015

Transcript of Mycobacterium tuberculosis Surface-Binding Antibodies ...

 

  

MycobacteriumtuberculosisSurface‐BindingAntibodiesInfluenceEarlyInfectionEvents

by 

Casey Perley 

Department of Molecular Genetics and Microbiology 

Duke University 

 

Date:_______________________ 

Approved: 

 

___________________________ 

Richard Frothingham, Supervisor 

 

___________________________ 

Jörn Coers 

 

___________________________ 

Jen‐Tsan Ashley Chi 

 

___________________________ 

Micah Luftig 

 

___________________________ 

Gregory Taylor 

 

Dissertation submitted in partial fulfillment of 

the requirements for the degree of Doctor 

of Philosophy in the Department of 

Molecular Genetics and Microbiology in the Graduate School 

of Duke University 

 

2015 

 

 

 

 

ABSTRACT 

MycobacteriumtuberculosisSurface‐BindingAntibodiesInfluenceEarlyInfectionEvents

Casey Perley 

Department of Molecular Genetics and Microbiology 

Duke University 

 

Date:_______________________ 

Approved: 

 

___________________________ 

Richard Frothingham, Supervisor 

 

___________________________ 

Jörn Coers 

 

___________________________ 

Jen‐Tsan Ashley Chi 

 

___________________________ 

Micah Luftig 

 

___________________________ 

Gregory Taylor 

 

An abstract of a dissertation submitted in partial fulfillment of 

the requirements for the degree of Doctor 

of Philosophy in the Department of 

Molecular Genetics and Microbiology in the Graduate School 

of Duke University.  

 

2015 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Copyright by 

Casey Perley 

2015 

 

 

iv 

 

Abstract

Mycobacterium tuberculosis, the etiologic agent of tuberculosis (TB), is among the 

leading causes of death from infectious disease world‐wide. An intracellular pathogen, 

M. tuberculosis infects phagocytic cells, and subverts the host immune response, 

preventing eradication once infection has been established. Even after successful 

chemotherapy, exogenous re‐infection occurs, indicating that sterilizing immune 

responses are not generated during natural infection. While a TB vaccine exists, it does 

not alter M. tuberculosis infection rate, rather it prevents the progression from latent TB 

infection to active TB disease. Vaccines against Haemophilus influenzae and Streptococcus 

pneumonia protect from bacterial colonization and infection through the induction of 

antibodies to capsular surface components.  This dissertation explores if antibodies to 

the surface of M. tuberculosis can alter the initial interaction between a bacterium and 

host cell, leading to a reduction in infection rate.   

When pre‐mixed with M. tuberculosis prior to in vitro infection of macrophages, 

or retropharyngeal instillation of mice, monoclonal surface‐binding, but not non‐surface‐

binding antibodies, decrease bacterial burden and the number of infected cells within 

the first twenty‐four hour of infection. If administered retropharyngeally prior to aerosol 

exposure, surface‐binding antibodies decreased pulmonary bacterial burden at twenty‐

four hours post infection in an FcγR independent manner. Despite decreasing early 

 

 

bacterial burden, pre‐administration of surface‐binding antibodies prior to ultra‐low 

dose aerosol infection did not alter infection rate compared to mice instilled with PBS 

(Chapters 4 and 5).  

To evaluate the surface‐binding antibody response in humans, plasma from 

uninfected controls, individuals with latent TB infection, and active TB disease was 

assayed by ELISA to determine the titer, avidity and IgG/IgM ratio for antibodies to the 

surface, whole cell lysate, and additional subcellular bacterial fractions . In contrast to 

antibodies to antigenic fractions, individuals with active TB disease had decreased 

avidity, and no augmentation of the IgG/IgM ratio for antibodies to the live M. 

tuberculosis surface, as compared to uninfected controls (Chapter 3).  

Overall these findings demonstrate that surface‐binding monoclonal antibodies 

alter early infection events, both in vivo and in vitro, though the magnitude of protection 

was not sufficient to decrease M. tuberculosis infection rate.  Given the failure of patients 

with active TB disease to produce highly avid IgG surface‐binding antibodies, they may 

represent the target of a protective vaccine.     

 

vi 

 

Dedication

To my grandmother: You have taught me two of the most valuable lessons in life. Always 

be yourself, and never let anyone tell you that something is not possible, especially just 

because you are a woman. You marched to the beat of your own drummer, and lived life 

to the fullest. I inspire to live by your example. You also taught me the secret ingredient 

to make the best chocolate chip cookies. I am honored to share your name.  

 

To my parents: Thank you for your unwavering love for all these years. You have always 

supported me unconditionally in whatever I did, be it science, or music, and I wouldn’t 

have made it to this point without you both. 

 

To Neil: You have sacrificed so much in letting me pursue my doctorate, and hardest 

part of writing this dissertation is knowing you won’t be here to see me defend it. I am 

so proud of you, and what you are doing. Not all girls are lucky enough to marry their 

hero. I am.  I love you. I can’t wait until you return. 

 

 

vii 

 

Contents

Abstract ........................................................................................................................... iv 

List of Tables ................................................................................................................ xiv 

List of Figures .............................................................................................................. xvi 

Acknowledgements ..................................................................................................... xix 

1. Tuberculosis ................................................................................................................. 1 

1.1 Tuberculosis disease......................................................................................................... 1 

1.1.1 Mycobacterium tuberculosis complex .......................................................................... 1 

1.1.2 Global disease burden ................................................................................................ 1 

1.1.3 Transmission and early infection events .................................................................. 3 

1.1.4 The onset of the adaptive immune response and progression to active disease 4 

1.2 Vaccines ............................................................................................................................. 6 

1.2.1 M. bovis Bacille Calmette‐Guérin (BCG) vaccine .................................................... 6 

1.2.2 Vaccines in clinical trials ............................................................................................ 7 

1.2.3 Tuberculosis vaccines that induce sterilizing immunity ..................................... 11 

1.3 Animal models of tuberculosis ..................................................................................... 13 

1.3.1 Murine model of active TB disease ......................................................................... 13 

1.3.2 The ultra‐low dose murine infection model .......................................................... 15 

1.3.3 Alternative animal models ....................................................................................... 17 

1.4 Antibodies and tuberculosis ......................................................................................... 19 

1.4.1 Serum therapy as treatment for tuberculosis ........................................................ 19 

 

viii 

 

1.4.2 Antibodies as a principal component of diagnostic testing and as a biomarker 

for disease progression ...................................................................................................... 21 

1.4.3 Antibodies alter disease course in mice ................................................................. 22 

1.4.4 Disease progression in mice lacking components of the humoral immune 

response ............................................................................................................................... 24 

2. Differences in baseline lung characteristics of BALB/c and C57BL/6J may influence differences in infection rate ........................................................................ 26 

2.1 Introduction ..................................................................................................................... 26 

2.2 Methods ........................................................................................................................... 27 

2.2.1 Animals ....................................................................................................................... 27 

2.2.2 Retropharyngeal M. tuberculosis infection ............................................................. 27 

2.2.3 Bacterial CFU determinations .................................................................................. 28 

2.2.4 Sample collection and processing for Luminex multiplex assay ........................ 28 

2.2.5 Luminex multiplex cytokine assay ......................................................................... 28 

2.2.6 Single cell suspension of mouse lung ..................................................................... 29 

2.2.7 Cell staining and flow cytometry ............................................................................ 30 

2.2.8 Flow cytometry gating .............................................................................................. 30 

2.2.9 Statistics ...................................................................................................................... 32 

2.3 Results .............................................................................................................................. 32 

2.3.1 Early CFU differences in BALB/c in and C57BL/6J mice are observed after 

aerosol exposure but not retropharyngeal instillation .................................................. 32 

2.3.2 Cytokines and chemokines are differentially expressed in the BAL fluid and 

lung homogenate of BALB/c and C57BL/6 mice ............................................................ 33 

2.3.3 Differences in baseline cell populations in BALB/c and C57BL/6 mice ............. 36 

 

ix 

 

2.4 Discussion ........................................................................................................................ 37 

2.5 Future Directions ............................................................................................................ 40 

3. Human antibodies to the surface of M. tuberculosis ................................................. 43 

3.1 Introduction ..................................................................................................................... 43 

3.2 Methods ........................................................................................................................... 44 

3.2.1 Bacterial cultures and lysates ................................................................................... 44 

3.2.2 Additional ELISA antigens ...................................................................................... 45 

3.2.3 ELISA assay ................................................................................................................ 45 

3.2.4 Avidity ELISA assay ................................................................................................. 47 

3.2.5 Statistical Analysis ..................................................................................................... 48 

3.2.6 Human subjects ......................................................................................................... 48 

3.2.7 Cytokine profiling ..................................................................................................... 49 

3.3 Results .............................................................................................................................. 50 

3.3.1 Demographic information on human population ................................................ 50 

3.3.2 Human antibody titers to the surface of live M. tuberculosis and to inactivated 

antigenic fractions .............................................................................................................. 52 

3.3.3 Relative IgG avidity to the surface of live M. tuberculosis and to inactivated 

antigenic fractions .............................................................................................................. 55 

3.3.4 Ratio of IgG and IgM antibodies to the surface of live M. tuberculosis and to 

inactivated antigenic fractions .......................................................................................... 55 

3.3.5 Correlations between antibody titers and clinical characteristics ...................... 56 

3.3.6 Correlations between relative IgG avidity and clinical characteristics .............. 60 

 

 

3.3.7. Association of cytokine production with surface‐binding and secreted protein 

antibody titers and IgG avidity scores ............................................................................ 61 

3.3.8 Antibody titers and avidity scores to environmental mycobacteria .................. 62 

3.4 Discussion ........................................................................................................................ 64 

3.5 Future directions ............................................................................................................. 72 

4. Surface-binding antibodies decrease bacterial burden in the murine lung by blocking M. tuberculosis uptake ................................................................................. 75 

4.1 Introduction ..................................................................................................................... 75 

4.2 Methods ........................................................................................................................... 76 

4.2.1 Hybridoma generation ............................................................................................. 76 

4.2.2 Hybridoma growth and antibody purification ..................................................... 77 

4.2.3 Antibodies .................................................................................................................. 78 

4.2.4 ELISA assay ................................................................................................................ 80 

4.2.5 Avidity ELISA assay ................................................................................................. 80 

4.2.6 Murine immune sera ................................................................................................. 80 

4.2.7 Western Blot ............................................................................................................... 81 

4.2.8 Bacterial strains and growth conditions ................................................................. 81 

4.2.9 Biotin fixation to M. tuberculosis .............................................................................. 82 

4.2.10 Macrophage uptake and survival assay ............................................................... 84 

4.2.11 Bacterial clumping assay ........................................................................................ 85 

4.2.12 Mice ........................................................................................................................... 85 

4.2.13 Isolation of dsRed M. tuberculosis from peritoneal lavage ................................. 85 

 

xi 

 

4.2.14 Murine administration of antibody pre‐mixed with M. tuberuclosis ................ 86 

4.2.15 Single cell suspension of infected mouse lung and pneumocyte staining ...... 87 

4.2.16 Flow cytometry analysis ......................................................................................... 87 

4.2.17 Statistics .................................................................................................................... 90 

4.3 Results .............................................................................................................................. 90 

4.3.1 Screening of M. tuberculosis antibodies from a repository ................................... 90 

4.3.2 Generation and screening of surface‐binding antibodies against LAM, HSP‐X 

and Apa ................................................................................................................................ 92 

4.3.3 Purified antibody reactivity to M. tuberculosis fractions and the live cell surface

 ............................................................................................................................................... 93 

4.3.4 Determination of whole cell lysate avidity for purified antibodies ................... 96 

4.3.5 Purified M. tuberculosis antibodies bind to linear epitopes and are polyreactive

 ............................................................................................................................................... 97 

4.3.6 Pre‐mixing of biotin coated M. tuberculosis with antibody, prior to macrophage 

infection, decreases bacterial burden ............................................................................... 98 

4.3.7 Pre‐mixing of M. tuberculosis with surface‐binding antibodies prior to 

macrophage infection decreases bacterial burden ......................................................... 99 

4.3.8 Surface‐binding antibodies do not induce bacterial agglutination .................. 103 

4.3.9 BTN.4 does not decrease pulmonary bacterial load at three days post infection 

when mixed with biotin coated M. tuberculosis prior to retropharyngeal instillation

 ............................................................................................................................................. 104 

4.3.10 Surface‐binding, but not non‐surface‐binding antibodies, decrease bacterial 

burden at three days post infection when mixed with M. tuberculosis prior to 

retropharyngeal instillation ............................................................................................ 105 

 

xii 

 

4.3.11 Surface‐binding antibodies decrease bacterial burden at three, but not six, 

days post infection when mixed with M. tuberculosis prior to retropharyngeal 

instillation .......................................................................................................................... 108 

4.3.12 Pre‐incubation with surface‐binding antibodies reduces pulmonary bacterial 

load three days after infection with mammalian adapted bacteria........................... 110 

4.3.13 Pre‐incubation of M. tuberculosis with surface‐binding antibodies reduces the 

number of infected cells by one day post retropharyngeal instillation .................... 112 

4.3.14 Incubation of M. tuberculosis with surface‐binding antibodies alters the 

infected cell profile during the first three days post infection ................................... 114 

4.3.15 Total lung cell profile after M. tuberculosis infection ........................................ 121 

4.4 Discussion ...................................................................................................................... 124 

4.5 Future Direction ............................................................................................................ 131 

5. Surface-binding antibodies decrease pulmonary bacterial burden after aerosol infection ....................................................................................................................... 136 

5.1 Introduction ................................................................................................................... 136 

5.2 Methods ......................................................................................................................... 137 

5.2.1 Animals ..................................................................................................................... 137 

5.2.2 Retropharyngeal instillation of purified antibody .............................................. 137 

5.2.3 Pharmacokinetics of monoclonal antibodies in BAL fluid ................................ 138 

5.2.4 Aerosol innocula preparation ................................................................................ 138 

5.2.5 Aerosol challenge .................................................................................................... 138 

5.2.6 Determination of aerosol dose presented ............................................................ 139 

5.2.7 Bacterial CFU determination ................................................................................. 140 

5.2.8 Lung culture ............................................................................................................. 140 

 

xiii 

 

5.2.9 Statistics .................................................................................................................... 140 

5.3 Results ............................................................................................................................ 141 

5.3.1 Antibodies persist in BAL fluid for at least twenty‐four hours after 

retropharyngeal instillation ............................................................................................ 141 

5.3.2 Surface‐binding antibodies decrease bacterial CFU in a concentration 

dependent manner when administered prior to a standard dose M. tuberculosis 

aerosol ................................................................................................................................ 142 

5.3.3 Retropharyngeal administration of surface‐binding antibodies leads to 

variable decreases in bacterial burden three days post aerosol infection ................ 143 

5.3.4 Retropharyngeal administration of surface‐binding antibodies one day prior to 

standard dose aerosol infection decreased bacterial burden in the lungs in a time 

dependent manner ........................................................................................................... 146 

5.3.5 Decreased bacterial burden is FCγR independent ............................................. 148 

5.3.6 Retropharyngeal administration of surface‐binding antibodies prior to ultra‐

low dose aerosol does not reduce murine infection rate ............................................ 149 

5.3.7 The presence of 1mg of antibodies prior to ultra‐low dose M. tuberculosis 

exposure leads to decreased bacterial load one month post infection in infected 

mice .................................................................................................................................... 151 

5.4 Discussion ...................................................................................................................... 153 

5.5 Future Directions .......................................................................................................... 157 

Appendix A .................................................................................................................. 160 

Appendix B .................................................................................................................. 163 

Appendix C .................................................................................................................. 172 

References ................................................................................................................... 178 

Biography .................................................................................................................... 209 

 

 

xiv 

 

List of Tables

Table 1: M. tuberculosis vaccines in clinical trials ...................................................................... 9 

Table 2: Infection rates after ultra‐low dose exposure to M. tuberculosis ............................ 16 

Table 3: Cytokine values for C57BL/6 and BALB/c mice in BAL and lung homogenate.. 35 

Table 4: Demographics and clinical data ................................................................................. 51 

Table 5: Univariate correlation between clinical variables and total antibody titers to the 

live M. tuberculosis surface or whole cell lysate in patients with active TB disease........... 58 

Table 6: Univariate correlation between clinical variables and avidity of antibodies to the 

live M. tuberculosis surface or whole cell lysate in patients with active TB disease........... 59 

Table 7: Experimental Antibodies............................................................................................. 79 

Table 8: Components of surface‐binding antibody pools ..................................................... 79 

Table 9: Screening of anti‐M. tuberculosis monoclonal antibodies from repository ........... 91 

Table 10: Peak OD values for monoclonal antibodies to M. tuberculosis fractions and the 

live cell surface ............................................................................................................................ 95 

Table 11: Peak OD values for monoclonal antibodies to their cognate antigens ............... 95 

Table 12: Avidity scores to whole cell lysate for purified antibodies .................................. 96 

Table 13: M. tuberculosis antibodies do not induce agglutination ...................................... 104 

Table 14: Infection rates after ultra‐low dose M. tuberculosis aerosol exposure ............... 151 

Table 15: BAL, lung tissue and sera cytokine data for C57BL/6 and BALB/c mice ......... 160 

Table 16: Univariate correlation between clinical variables and total antibody titers to 

LAM, cell wall, and secreted proteins in patients with active TB disease ........................ 164 

Table 17: Univariate correlation between clinical variables and total antibody titers to the 

live M. tuberculosis surface and whole cell lysate in patients with latent TB infection ... 165 

 

xv 

 

Table 18: Univariate correlation between clinical variable and total antibody titers to 

LAM, cell wall, and secreted proteins for patients with latent TB infection .................... 166 

Table 19: Univariate correlation between clinical variables and relative IgG avidity of 

antibodies to LAM, cell wall, and secreted proteins in patients with active TB disease 167 

Table 20: Univariate correlation between clinical variables and relative IgG avidity of 

antibodies to the live M. tuberculosis surface and to whole cell lysate in patients with 

latent TB infection ..................................................................................................................... 168 

Table 21: Univariate correlation between clinical factors and relative IgG avidity of 

antibodies to LAM, secreted proteins, and cell wall in patients with latent TB infection

 ..................................................................................................................................................... 169 

Table 22: Univariate correlation between cytokine levels in whole blood after 

Quantiferon‐Gold peptide stimulation and total antibody titers ....................................... 170 

Table 23: Univariate correlation between cytokine levels in whole blood after 

Quantiferon‐Gold peptide stimulation and relative IgG avidity ....................................... 171 

Table 24: Baseline characteristics and infection status for mice receiving ultra‐low dose 

aerosol exposure ........................................................................................................................ 172 

Table 25: Baseline characteristics of each exposure group in infection rate studies ........ 177 

 

 

xvi 

 

List of Figures

Figure 2: Early lung burden in C57BL/6 and BALB/c mice after standard dose aerosol 

infection ........................................................................................................................................ 17 

Figure 3: Gating scheme for flow cytometry analysis:........................................................... 31 

Figure 4: Early lung CFU in C57BL/6 and BALB/c mice after retropharyngeal instillation

 ....................................................................................................................................................... 33 

Figure 5: Pnemocyte populations in C57BL/6 and BALB/c lungs ........................................ 37 

Figure 6: Reproducibility of human sera on different ELISA antigens. .............................. 47 

Figure 7: Antibody responses to M. tuberculosis live cell surface or whole cell lysate ...... 53 

Figure 8: Antibody responses to M. tuberculosis lipoarabinomannan, cell wall, and 

secreted protein fractions ........................................................................................................... 54 

Figure 9: Reactivity of human plasma to surface of environmental mycobacteria ........... 64 

Figure 10: Optimization of biotin fixation to M. tuberculosis ................................................ 83 

Figure 11: Gating scheme for dsRed isolation from peritoneal lavage ............................... 86 

Figure 12: Gating scheme for infected cell flow cytometry analysis ................................... 89 

Figure 13: Comparison of dsRed positive cells in infected vs. uninfected mice ................ 90 

Figure 14: M. tuberculosis monoclonal antibodies are polyreactive ..................................... 97 

Figure 15: BTM.4 decreases biotin‐coated M. tuberculosis survival in macrophages ......... 99 

Figure 16: Surface‐binding but not control antibodies decrease bacterial survival in 

macrophages in a concentration dependent manner ........................................................... 100 

Figure 17: Surface‐binding, but not non‐surface‐binding antibodies decrease three hour 

M. tuberculosis survival in murine macrophages .................................................................. 102 

Figure 18: Pre‐incubation with BTN.4 does not decrease biotin coated M. tuberculosis 

bacterial burden at three days post infection ........................................................................ 105 

 

xvii 

 

Figure 19: Surface‐binding antibodies decrease pulmonary bacterial load in mice ........ 107 

Figure 20: Surface‐binding antibodies decrease bacterial burden at three, but not six, 

days post retropharyngeal instillation ................................................................................... 109 

Figure 21: Surface‐binding antibodies decrease pulmonary bacterial load three days after 

infection with mammalian adapted bacteria ........................................................................ 111 

Figure 22: Pre‐incubation of M. tuberculosis with surface‐binding antibodies prior to 

retropharyngeal instillation decreases the number of infected cells by flow cytometry 113 

Figure 23: Pre‐incubation of M. tuberculosis with surface‐binding antibodies prior to 

retropharyngeal instillation decreases the number of infected cells by plate count ....... 114 

Figure 24: Effect of surface‐binding antibodies on the type of infected cell after pre‐

mixing with M. tuberculosis infection prior to retropharyngeal instillation ..................... 118 

Figure 25: Comparison of the number of infected neutrophils and recruited 

macrophages between flow cytometry and plate counts .................................................... 120 

Figure 26: Proportion of total cells in the lung after M. tuberculosis infection with and 

without surface‐binding antibodies ....................................................................................... 122 

Figure 27: retropharyngeal instillation of PBS does not alter the total lung profile within 

twenty‐four hours post infection ............................................................................................ 123 

Figure 28: Levels of antibody in BAL fluid within first twenty‐four hours after 

retropharyngeal administration .............................................................................................. 142 

Figure 29: Surface‐binding antibodies reduce pulmonary bacterial burden at 3 days post 

infection in a concentration dependent manner. .................................................................. 143 

Figure 30: Surface‐binding antibodies provide inconsistent protection at three days post 

M. tuberculosis aerosol infection .............................................................................................. 145 

Figure 31: The ability of surface‐binding antibodies to decrease pulmonary bacterial 

burden wanes over time........................................................................................................... 147 

Figure 32: Surface‐binding antibodies decrease bacterial burden at one day post infection

 ..................................................................................................................................................... 148 

 

xviii 

 

Figure 33: The effect of surface‐binding antibodies is FCγR independent ....................... 149 

Figure 34: Pulmonary bacterial burden one month post ultra‐low dose aerosol infection

 ..................................................................................................................................................... 152 

Figure 35: Reactivity of human plasma to protein lysates from M. tuberculosis and 

environmental mycobacteria ................................................................................................... 163 

 

 

 

xix 

 

Acknowledgements

I want to thank the members of the Frothingham Lab for their invaluable 

assistance with these studies: Richard Frothingham for his mentorship and guidance, 

Sarah Seay for her assistance with animal work, Eva Click, for the development of the C‐

ELISA assay, Rose Asrican for keeping our lab running, and Ning Zhao, our talented 

undergraduate, for antibody purification and a portion of the ELISA data presented in 

Chapter 4.  Aerobiology would not have been possible without the Aerobiology Core 

Facility at the Duke Regional Biocontianment Lab (RBL), and the assistance of Divey 

Saini, Chris Sample, and Jim Burch in delivering the aerosol exposures.  

Outside of our lab I would like to thank our numerous collaborators. Jason Stout, 

of the Department of Medicine, for his gift of human plasma from patients with latent 

TB infection and active TB disease, Marc Frahm and Guido Ferrari for their cytokine 

profiling data of these same patients, and the patients themselves for donating blood 

samples for study. Ian Cumming of the DHVI flow core was invaluable for both his flow 

cytometry expertise and assistance in running our samples, especially at BSL‐3. 

Biomarker profiling was performed under the direction of Dr. Gregory D. Sempowski in 

the Immunology Unit of the Duke RBL, with assistance from Kristina Riebe and Heather 

Lynch. Monoclonal antibody generation was conducted with help from the Haynes Lab, 

specifically Barton Haynes, Richard Scearce, Daria Pause and Bradley Lockwood. Wes 

 

xx 

 

Rountree provided invaluable statistics assistance. Karen Dobos at Colorado State 

University, and Barton Haynes at Duke University provided the hybridoma cell lines for 

anti‐M. tuberculosis antibodies, and isotype controls. Gifts of strains were made by 

Sunhee Lee (Mycobacterium bovis Bacille‐Calmette‐Guerin Danish, Mycbacterum 

tuberculosis H37Rv, and Mycobacterium fortuitum) and the Duke Clinical Microbiology 

Lab (Mycobacterum avium). I would especially like to thank my ccommittee, of  Jorn 

Coers, Jen‐Tsan Ashely Chi, Micah Luftig and Gregory Taylor, for their assistance, 

critical review, and support over the past four years.  

Working at biosafety level 3 (BSL‐3), where the majority of these studies were 

conducted, requires a team of people. Thank you to Scott Alderman and Jim Burch for 

the BSL‐3 safety training and assistance. Also, thank you to Doug Elliot for constantly 

fixing my autoclave (I swear it wasn’t my fault!), Rose Asrican and Ching‐ju Chen for 

keeping the BSL‐3 facility running, and our security guards for the around the clock 

monitoring.  

This work was supported by NIH grants U54 AI057157 (Southeast Regional 

Center of Excellence for Emerging Infections and Biodefense), P30 AI051445 (Duke 

Center for Translational Research), and UC6 AI058607 (Regional Biocontainment 

Laboratory at Duke), and by National Science Foundation Graduate Research 

Fellowship 2011083676 (C.C.P.). Biomarker profiling was conducted by the Immunology 

 

xxi 

 

Unit of the Duke RBL, which received partial support for construction from the National 

Institutes of Health, National Institute of Allergy and Infectious Diseases (UC6‐

AI058607). Mycobacterial antigen fractions from Colorado State University were 

produced under NIH Contract HHSN266200400091C (Tuberculosis Vaccine Testing and 

Research Materials) and distributed by the Biodefense and Emerging Infections Research 

Resources Repository.  Specimen collection and storage for the TB‐infected subjects was 

supported by the Duke NIH grants N01 AI040082 and P30 AI064518 (Center for AIDS 

Research)

 

 

1. Tuberculosis 

1.1 Tuberculosis disease 

1.1.1 Mycobacterium tuberculosis complex 

Mycobacterium tuberculosis is one of the eight members of M. tuberculosis complex 

(MBTC) [1]. All members of the complex share >99% nucleotide similarity, identical 16s 

RNA sequences, replicate slowly in vitro and in vivo, and possess waxy outer coats of 

mycolic acid which make them impervious to gram staining. Despite these similarities, 

the members exhibit radically different host tropisms ranging from sea lions to banded 

mongooses [2‐4]. M. tuberculosis is the primary cause of tuberculosis (TB) in humans. 

Infection with Mycobacterium africanum and Mycobacterium canetti also cause human TB 

disease, though these cases are primarily limited to Africa [5,6]. While other members of 

the MBTC can infect humans, they contribute relatively little to disease burden. 

Mycobacterium bovis and Mycobacterium caprae, account for only seven cases of TB per 

one‐hundred thousand, while Mycobacterium microti and Mycobacterium pinnipedi have 

resulted in only few documented cases of human infection world‐wide [7‐9].  

1.1.2 Global disease burden 

Tuberculosis is among the leading causes of death from infectious disease world‐

wide. Approximately one‐third of the global population is infected with the causative 

agent, though 90‐95% of these infections are latent and will never progress to active TB 

 

 

disease. 8.8 million cases of active disease and 1.4 million deaths occurred in 2011 [10]. 

TB most commonly manifests as a pulmonary infection, though it can also present as a 

severe disseminated infection, known as miliary TB [11]. Other, far less frequent, sites of 

disease include the joints, central nervous system, gastrointestinal tract, pleural space, 

and lymph nodes [12‐16]. Effective antibiotic treatment for TB exists, though the course 

of therapy requires multiple drugs and takes a minimum of six months to complete [17]. 

Failure of some patients to adhere to the course of therapy has led to the rise of multi‐

drug and extremely‐drug resistant strains of the bacteria, which further lengthen and 

complicate treatment [18]. 

Though global in its distribution, TB disease burden is most heavily concentrated 

in sub‐Saharan Africa, and southeast Asia  [10]. While disease incidence is stable or 

decreasing across most of the globe, it continues to rise in southern Africa, largely due to 

high rates of human immunodeficiency virus (HIV) infection [19].  Of the numerous risk 

factors for TB, including substance abuse, malnutrition, a weakened immune system, 

and poor living and working conditions, HIV co‐infection is the most notable [20,21]. 

Individuals with HIV are twenty to thirty‐seven times more likely to contract and 

develop active TB disease than their uninfected counterparts, and one‐hundred times 

more likely to reactivate a latent infection  [19,22]. 

 

 

1.1.3 Transmission and early infection events 

Tuberculosis is an airborne infection, transmitted when an individual with 

pulmonary disease coughs, aerosolizing bacteria. During aerosolization, droplet nuclei, 

five micron particles that contain between one and three bacteria, are formed and 

remain airborne for a few hours after generation [23]. The particle’s small size facilitates 

its travel to the alveoli of the lungs where it infects and colonize mononuclear 

phagocytes by preventing phagosomal maturation [24]. A single M. tuberculosis 

bacterium is sufficient to cause infection [25,26]. 

The precise interactions between M. tuberculosis and its host cell, which lead to 

productive infection, are not well known. The bacterium is believed to primarily infect 

alveolar macrophages, dendritic cells (DCs), and neutrophils; however, the precise 

identity of infected cells prior to fourteen days post infection is unknown [27]. M. 

tuberculosis is able to interact with at least thirteen host receptors, with receptor 

interactions helping to shape each bacterium’s intracellular environment [28,29]. Binding 

to some, such as the mannose receptor, leads to impairment of the host cell’s bactericidal 

response by blocking phagosomal maturation, suppressing radical species generation, 

and damping  pro‐inflammatory cytokine production [30,31]. In contrast, M. tuberculosis 

binding to toll‐like receptor 2, or the FCγ receptor (FCγR), enhances cellular anti‐

mycobacterial responses through phagosomal maturation and acidification [32‐34]. 

 

 

Typically, after internalization of a bacterial pathogen, the nascent phagosome 

rapidly acidifies and fuses with lysosomes, leading to bacterial killing. M. tuberculosis 

modifies the protein composition of the phagosome surface, inhibiting this fusion 

process by retaining Rab22a, a protein critical for the Rab5 to Rab7 conversion that leads 

to lysosomal fusion [35,36]. Selective retention and exclusion of additional proteins 

impairs the recruitment of inducible nitric oxide synthase (iNOS), lysosomal hydrolases 

such as Cathepsin D,  and the V‐type ATPase necessary for phagosomal acidification 

[37‐39].  The resulting endosomal compartment remains at a close to neutral pH, and is 

accessible to fusion with early endosomes, allowing for nutrient trafficking to the 

bacterium, creating an environment highly conducive to bacterial replication [37,40‐42].  

1.1.4 The onset of the adaptive immune response and progression to 

active disease 

By nine days post infection M. tuberculosis has migrated to the lymph nodes 

inside of mononuclear phagocytes, presumably dendritic cells [27,43]. Once there, the 

bacteria trigger the onset of the adaptive immune response by stimulating the 

production of CD4+ specific T‐cells, which appear two to three days thereafter [44].  

Fifteen to eighteen days post infection, antigen specific T‐cells arrive in the lungs [45]. 

The presence of these CD4+ T‐cells is correlated with the stabilization of pulmonary 

bacillary burden in mice; however, the infection is too established to be eradicated [46]. 

CD4+ T‐cells produce three cytokines, interferon‐γ (IFN‐γ), tumor necrosis factor‐α 

 

 

(TNF‐α), and interleukin 2 (IL‐2), the former two of which activate infected host cells, a 

mechanism crucial for controlling M. tuberculosis infection. The loss of these cytokines in 

mice, through germ‐line knock‐outs, or in humans, through somatic mutations or TNF‐α 

blocking rheumatoid arthritis drugs, leads to enhanced disease severity and susceptibly 

[47‐50]. 

In addition to secreting cytokines, CD4+ and CD8+ T‐cells, in conjunction with 

uninfected macrophages, epitheloid cells, multinucleated giant cells, and B‐cells form 

granulomas, walling off infected host cells [51]. These structures can drive bacteria into a 

dormant state, triggering latent infection. In individuals susceptible to progression to 

active disease, the interior of the granuloma becomes necrotic, causing tissue damage 

and allowing bacteria access to the airways, facilitating their spread. The precise cellular 

factors that lead to the formation of necrosis and progression to active disease are 

unknown [52]. 

In patients with either active disease or latent infection, the immune response 

generated is insufficient to protect from concurrent infection with multiple strains, or 

exogenous re‐infection after curative treatment [53,54]. The generation of protective 

vaccines, therefore, must simulate immune responses that are not triggered during 

natural infection. 

 

 

1.2 Vaccines 

1.2.1 M. bovis Bacille Calmette‐Guérin (BCG) vaccine 

M. bovis Bacille Calmette‐Guerin (BCG) was developed in the early 20th century 

by serially passaging on glycerine‐bile agar [55]. Since its initial tests in humans in 1921, 

over four billion doses of the vaccine have been given [56]. BCG is highly efficacious 

against miliary TB; however, its efficacy against the pulmonary form of the disease is 

variable, ranging from 0‐80% in numerous studies [57,58]. While the variability has been 

attributed to numerous causes including environmental mycobacterial exposure, 

different strains and growth conditions of the vaccine, poor cold chain management, and 

concurrent helminth infection, the true cause is most likely a combination of these and 

additional factors [59‐62]. 

Aside from incomplete protection, BCG has additional limitations. As a live‐

attenuated bacterial vaccine, it cannot be given to HIV+ individuals, a critical flaw given 

the high degree of geographic co‐localization of the two infections [63]. Additionally, 

protection wanes over time, with re‐vaccination of adolescents and adults affording little 

increased effectivity [64,65]. Lastly, the BCG vaccine interferes with the tuberculin skin 

test, the easiest and most widely used TB diagnostic test, triggering a positive result in 

uninfected individuals within eight to twelve weeks of vaccination [66]. 

 

 

1.2.2 Vaccines in clinical trials 

As of 2014, twelve novel vaccines have undergone Phase I or Phase II clinical 

trials (Table 1) [67]. All but two are designed to boost prior BCG vaccinations. In 

countries childhood mortality is high, BCG is given at birth and displays protection from 

miliary TB, the most severe childhood form of the disease, and a non‐specific beneficial 

effect on childhood survival [58] . Building off BCG harness these protections and 

sidesteps the ethical issues of withholding a potentially beneficial vaccine to conduct 

clinical trial with a placebo arm [67‐69]. 

The eight vaccines that function as the boost component of BCG prime‐boost 

regimens primarily use two strategies: recombinant viral vectors or adjuvanted fusion 

proteins [68,70]. Both strategies seek to augment BCG by improving CD4+/CD8+ T‐cells 

responses to immunodominant antigens that are either present in M. tuberculosis but not 

the BCG, or are highly expressed by bacteria during latent infection. Ultimately, these 

vaccines aim to better control latent infections and prevent the progression to active 

disease (Table 1).The two vaccines designed to replace BCG work in a similar manner. 

Both MTBVAC and VMP1002 enhance T‐Cell responses, either through induction of M. 

tuberculosis specific CD4+/CD8+ T‐cells, or by increasing antigen‐specific central memory 

T‐cells [71,72].  

 

 

Two vaccines are currently in clinical trials as post‐exposure therapeutics.  

Mycobacterium vaccae is a rapid growing, non‐pathogenic, soil‐dwelling saprophyte [73]. 

Randomized controlled clinical trials have demonstrated variable efficacy of heat‐killed 

M. vaccae preparations in treating active TB when administered after M. tuberculosis 

infection. While some studies demonstrate decreased time to sputum conversion and 

improved chest radiographic findings, especially in individuals with multidrug resistant 

TB, others have shown no benefit [74‐77]. RUTI is a therapeutic vaccine comprised M. 

tuberculosis, grown under conditions of progressive starvation and stress, prior to 

fragmentation [78]. Designed to augment short‐term chemotherapy in latently infected 

individuals, it has a promising safety profile in both HIV‐ and HIV+ individuals [79]. 

   

 

9

Table 1: M. tuberculosis vaccines in clinical trials 

 

Vaccine  Form  Route Composition Mechanism Phase Clinical Trial 

Results 

Vaccines designed to boost BCG 

Ad5Ag85A 

[80] 

Viral vector 

boost 

Intranasal  Recombinant 

adenovirus 5 carrying 

Ag85A 

Induction of Ag85A 

specific CD4+ and 

CD8+ T‐cells in 

airway 

Phase 

Phase 1 trial halted 

for unknown 

reason. 

Aeras‐402 

[81,82] 

Viral vector 

boost 

Intramuscular  Recombinant 

adenovirus 35 carrying 

TB fusion protein 

Induction of 

polyfunctional 

CD4+ and CD8+ T‐

cells 

Phase 

Safe, immunogenic 

in infants. Efficacy 

trials ongoing. 

Aeras‐404 

[83] 

Protein‐

adjuvant boost 

Intradermal  Ag85B‐TB10.4 fusion 

protein with IC31 

adjuvant 

Induction of 

polyfunctional 

CD4+ T‐cells 

Phase 

Safe in humans, 

recruiting for 

immunogenicity 

and efficacy trials. 

H1/IC31 

[84,85] 

Protein‐

adjuvant boost 

Intramuscular  ESAT6‐Ag85B fusion 

protein with IC31 

adjuvant 

Induction of 

polyfunctional 

CD4+  T‐cells 

Phase 

Safe, immunogenic 

in immunodeficient 

adults. 

H56/IC31 

[86] 

Protein‐

adjuvant boost 

Intramuscular  Ag85B‐ESAT6‐RV2660c 

fusion protein with IC31 

adjuvant 

Induction of 

polyfunctional 

CD4+ T‐cells 

preventing latent 

reactivation 

Phase 

1/2a 

Human safety and 

immunogenicity 

trials ongoing. 

ID93/GLA‐

SE 

[87] 

Protein‐

adjuvant boost 

Intramuscular  4 TB protein fusion with 

GLA‐SE adjuvant 

Induction of 

polyfunctional 

CD4+ T‐cells 

Phase 

Human safety trials 

ongoing. 

   

 

10

M72/AS01E 

[88,89] 

Protein‐

adjuvant boost 

Intramuscular  M. tuberculosis39a‐M. 

tuberculosis32a fusion 

protein with AS01E 

adjuvant 

Indunction of 

polyfunctional 

CD4+ T‐cells 

Phase 

2a 

Safe, immunogenic 

in PPD+ and PPD‐ 

humans. 

MVA85A 

[90,91] 

Viral vector 

boost 

Intradermal  Modified Vaccinia virus 

carrying Ag85A 

Induction of 

polyfunctional 

CD4+ T‐cells and 

CD8+ T‐cells 

Phase 

2b 

Safe, immunogenic 

but not protective in 

infants. 

Vaccines designed to replace BCG 

MTBVAC 

[72] 

Attenuated    M. 

tuberculosis 

Intradermal  M. tuberculosis with 

deletions in PhoP and 

fadD26 genes 

Increased antigen 

specific central 

memory T‐cells 

Phase 

Human safety trials 

ongoing 

VPM1002 

[71] 

Recombinant 

BCG 

Intradermal  Urease C deficient BCG 

expressing listeriolysin 

Stronger CD4+, 

CD8+ and type‐1 

cytokine responses 

Phase 

Safe, immunogenic 

in adult humans. 

Studies in infants 

pending. 

Therapeutic vaccines 

M. vaccae 

[92] 

Attenuated 

mycobacteria 

Intradermal  Heat‐killed M. vaccae  Unknown  Phase 

Safe, immunogenic, 

conflicting reports 

on efficacy 

RUTI 

[79] 

M. tuberculosis 

fragments 

Subcutaneous  Detoxified M. tuberculosis 

liposomal fragments 

Induces combined 

TH1/TH2/TH3 

response 

Phase 

Safe and 

immunogenic in 

HIV‐ and HIV+ 

adults with LTBI 

 

11 

1.2.3 Tuberculosis vaccines that induce sterilizing immunity 

The severity of the HIV/TB co‐infection epidemic has led to increased interest in 

developing a TB vaccine that protects individuals from infection by inducing sterilizing 

immunity. Current vaccines and vaccine candidates rely on sustained T‐Cell driven 

immune responses to prevent latent TB infections from progressing to active TB disease. 

The weakening of T‐Cell immunity in HIV+ individuals therefore diminishes vaccine‐

mediated protection leaving a population already at increased risk of primary 

progressive and reactivation TB disease doubly vulnerable [56]. Only two TB vaccines, 

BCG and MVA85A have been evaluated for their ability to prevent M. tuberculosis 

infection, rather than TB disease. Neither vaccine excels in this area; a meta‐analysis of 

fourteen studies demonstrated a 19% decrease in TB infection among children 

vaccinated with BCG, while MVA85A vaccinated children possessed a similar infection 

rate as BCG vaccinated children in a recent Phase IIb efficacy trial  [90,93]. 

Five childhood vaccines are against bacterial pathogens, and all lead to 

sterilizing immunity. Two, those against Haemophilus influenzae type b and Pneumoccocus 

sp. act by preventing colonization or invasive infection by the causative microbe [94,95]. 

In both cases high‐titer, high‐avidity antibodies to the capsule correlate with protection 

from disease [96‐98]. Of the other three vaccines, those against Corynebacterium diphtheria 

and Clostridium tetani, work through antibody‐mediated toxin neutralization, and the 

protective mechanism for the Bordetella pertussis vaccine remains unclear [99‐101].  

 

12 

M. tuberculosis is very different from the causative bacteria of the vaccine‐

preventable infections mentioned above. It lacks both a polysaccharide capsule, as well 

as secreted toxins. However, it is hypothesized that anti‐M. tuberculosis antibodies could 

function in two ways that lead to eradication, rather than control of the infection. First, 

antibodies that block uptake by phagocytes could leave bacteria vulnerable to 

pulmonary clearance mechanisms or to extracellular killing by myeloperoxidase or a 

combination of secreted perforin and granulysin [56,102‐105]. Second, antibody‐

mediated uptake of M. tuberculosis results in enhance phagosome‐lysosome fusion, Ca2+ 

signaling, and reactive oxygen species generation, all of which impair mycobacterial 

survival [34,106‐108]. Antibodies that shunt M. tuberculosis away from receptors that 

favor bacterial subjugation of the lysosomal degredation pathway, to FCγRs, could 

prevent bacterial infection. Similar strategies have been employed against other 

intracellular pathogens including Toxoplasma gondii, B. pertussis, and Salmonella enterica. 

In each case, antibodies, which direct bacteria away from complement receptors and 

trigger uptake by FCγRs, result in decreased survival by impairing the pathogen’s 

ability to alter its vacuolar environment [109‐112]. 

Induction of M. tuberculosis specific antibodies by vaccines has not attracted 

much study. Serum IgG responses have been examined for eight of the twelve vaccines 

in clinical trials; however, monitoring of the humoral immune response has been 

conducted to either serve as a marker of immune induction, or to help determine the 

 

13 

TH1/TH2 polarization of the response [78,87‐89,113‐119]. Correlation between IgG titers 

and disease outcome, or functional studies of the antibodies generated, have not been 

undertaken. 

1.3 Animal models of tuberculosis 

1.3.1 Murine model of active TB disease 

  As human infection with M. tuberculosis is primarily a respiratory disease, 

aerosol infection of experimental animals is the most physiologically relevant route of 

exposure. In the laboratory setting, nebulizers generating high titer M. tuberculosis 

aerosols are used to expose animals. This generation process is harsh, decreasing the 

viability of numerous bacterial species, including M. tuberculosis, leading to aerosols 

containing a mixture of live and dead bacteria [120‐123]. The murine standard dose 

model, the most commonly used animal models of TB disease, provides a uniform, 

reproducible infection of between 50‐400 culture forming units (CFU) [124‐126].  

Two other commonly used murine models of M. tuberculosis infection exist. 

Intravenous instillation of bacteria leads to more rapid colonization of the liver and 

spleen than the aerosol model, as the bacteria are systemic and do not need to 

disseminate from the lung [127]. Additionally, adaptive immune responses begin 

quicker and in the spleen, rather than the lymph node, leading to greater control of the 

bacteria and less severe disease [128]. The retropharyngeal model instills M. tuberculosis 

into the space above the trachea in a small volume of liquid. While more physiologically 

 

14 

relevant than the intravenous route of exposure, the fluid has the ability to wash out 

soluble lung factors and is less reproducible in both delivery and lung distribution than 

the aerosol model [129,130]. Despite their limitations there are two critical benefits to 

each model: both allow for infection with higher dose innocula than the aerosol model, 

as well as the pre‐mixing of M. tuberculosis with antibodies or other biomolecules prior 

to instillation.  

No matter the route of exposure, the use of mice as an experimental animal has 

many benefits. Inbred strains are genetically uniform and inexpensive [124]. Knock‐out, 

knock‐in, and immunodeficient mouse strains allow for the probing of specific 

components of the immune response to M. tuberculosis, and have been critical for 

demonstrating the importance of CD4+ T‐cells, TNF‐α and IFN‐γ in controlling infection 

[49,50,131]. Despite its many advantages, the murine model does not completely reflect 

the spectrum of human M. tuberculosis infection. Mice do not develop the full range of 

granulomas, forming only non‐necrotic lesions unless manipulated through the loss of 

cytokines or injections of microbial products [50,125,132]. Murine infection also leads to 

disseminated active disease, not the pulmonary form primarily seen in 

immunocompetent adult humans [44]. Lastly, no true latent M. tuberculosis infection 

model exists in mice. Current latency models require antibiotic treatment regimens that 

lead to persistent, but unculturable bacteria, “reactivating” months after the cessation of 

antibiotic treatment or upon administration of immunosuppressives [133,134].  

 

15 

1.3.2 The ultra‐low dose murine infection model 

Studies in humans and in animal models have examined numerous factors that 

influence M. tuberculosis disease progression; however it is not known if these factors can 

influence infection rate [102,135‐137]. The standard‐dose aerosol model is an incredibly 

valuable research tool, as all mice are infected at a relatively uniform dose. However, it 

does not represent how M. tuberculosis spreads in the environment. There, individuals 

are exposed to low aerosol concentrations of bacteria, leading to a range of infection 

rates depending on numerous factors including race, proximity to the index case, and 

the duration of exposure [138,139]. To better study factors affecting infection, a model 

was developed in which mice are exposed to ~1‐2 M. tuberculosis bacterium and not all 

mice become infected [25].  

Using this ultra‐low dose aerosol model both the impact of BCG vaccination and 

genetics on murine infection rate have been examined [130]. Regardless of strain 

background, BCG vaccination did not impact infection rate, though it did decrease 

bacterial lung burden at one month post infection. While differences in infection rate 

between BCG and sham vaccinated mice were not found, infection rate differences were 

seen between the C57BL/6 and BALB/c strains (Table 2 from [130]).  

 

 

 

16 

Table 2: Infection rates after ultra‐low dose exposure to M. tuberculosis 

  Infected/  

Total 

Percent 

Infected  

Unadjusted

Odds Ratio 

(95% CI) 

P‐

value* 

Adjusted 

Odds Ratio 

(95% CI) 

P‐

value 

Experimental Groups  

C57Bl/6J – PBS  14/36  38.9%    0.014     

C57Bl/6J – BCG  15/36  41.7%         

BALB/c – PBS  25/36  69.4%         

BALB/c – BCG  21/35  60.0%         

Mouse Strain 

  C57Bl/6J  29/72  40.3%         

   BALB/c  46/71  64.8%  2.73 

(1.39, 5.37) 

0.004  4.07 

(1.49‐11.08) 

0.006 

Vaccine Status 

   Naïve    39/72  54.2%         

   Vaccinated  36/71   50.7%  0.87 

(0.45, 1.68) 

0.740  0.88 

(0.45, 1.72) 

0.699 

Total  75/143  52.5%   

*P‐values and unadjusted odds ratios were calculated using Fisher’s exact test, for 

pairwise comparison, and the Chi‐squared test for multiple comparisons. 

 

  The main limitation of the ultra‐low dose infection model is that it requires large 

numbers of mice to provide enough statistical power to detect a 20% difference between 

the partially infected groups. Work comparing the ultra‐low dose and standard dose 

model suggests that early lung burden can act as a surrogate marker for infection. 

C57BL/6 mice, which have a lower infection rate compared with BALB/c mice, also have 

consistently lower lung burdens at two hours, one, and two days post infection (Figure 

1, from [130]). The ability to use early lung burden as a proxy for infection rate allows 

for smaller group sizes and therefore the ability to screen numerous genotypes or 

vaccines for the ability to alter early infection events. 

 

17 

 

Figure 1: Early lung burden in C57BL/6 and BALB/c mice after standard dose 

aerosol infection 

Naïve C57BL/6 (open red circles) and BALB/c (open blue square) mice were 

simultaneously infected with a standard dose aerosol of M. tuberculosis H37Rv and were 

sacrificed at two hours (day 0), day one through four, and day twenty‐eight post 

infection.  Two‐sided p‐values were calculated by Mann‐Whitney test: (*) p ≤ 0.05, (**) p 

≤ 0.01, (***) p ≤ 0.001.  

 

1.3.3 Alternative animal models 

While no existing animal model perfectly recapitulates the spectrum of M. 

tuberculosis infection in humans, mice are the animal model of choice due to the wide 

range of immunological reagents, small size, and low cost [124]. Three other animal 

models are used to study latent TB infection and active TB disease; however, unique 

limitations of each model prevent more wide‐spread use.  

The low‐dose aerosol guinea pig infection model is most commonly used to 

evaluate novel vaccines and therapeutic regimens prior to testing in non‐human 

primates [124].  The pulmonary physiology and inflammatory response of guinea pigs is 

more similar to humans than mice, and after infection, guinea pigs display granulomas 

 

18 

with caseous necrotic cores, and haematogenous spread of the bacteria [140]. 

Additionally, the susceptibility of guinea pigs to low quantities of M. tuberculosis allows 

for a better recapitulation of the human exposure environment [141]. Despite these 

advantages, this experimental animal is not as widely used as the mouse due to a dearth 

of immunologic reagents for evaluating cytokines and cell phenotypes, and the extreme 

susceptibility of the animal to disease [124].  

The initial studies on the genetic basis of M. tuberculosis susceptibility were 

conducted in rabbits in the 1930s and 1940s. After exposure to M. bovis resistant rabbits 

displayed a progression of pulmonary disease similar to immunocompetent adult 

humans, while susceptible rabbits displayed a disseminated phenotype similar to 

miliary disease [142‐144]. No other animal model displays this range of phenotypes 

without inducing germline mutations that impair the host immune response. 

Additionally, resistant rabbits progress to cavitary disease unlike mice and guinea pigs 

[140]. Despite the similarities with human disease, the paucity of immunologic reagents, 

the lack of inbred rabbit strains, special housing requirements, higher cost, and the need 

to use M. bovis rather than M. tuberculosis make the rabbit model less widely used [124].  

Initially used solely to evaluate vaccines and therapeutics prior to human testing, 

recent advances in reagents have allowed for broader characterization of the non‐human 

primate response to M. tuberculosis. After low dose aerosol exposure, macaques produce 

the full spectrum of human granulomas, from non‐necrotic lesions, to those with 

 

19 

caseous necrotic cores, and rarely, cavitary, fibrotic or calcified lesions [145]. Non‐

human primates are also the only natural model of latent infection with, low‐dose 

exposure triggering a mix of primary progressive and latent disease [146]. Though the 

non‐human primate model is the most similar to human disease, the challenges of 

animal availability, the high cost, and the housing and care of non‐human primates in 

BSL‐3, have limited the use of this model [124].  

1.4 Antibodies and tuberculosis 

1.4.1 Serum therapy as treatment for tuberculosis 

In the pre‐antibiotic era administration of immune sera, typically derived from 

animals, was the primary means of treatment for numerous infectious diseases including 

diphtheria, pneumonia, H. influenza meningitis, erysipelas, whooping cough, dysentery, 

measles and pre‐paralytic poliomyelitis, though its efficacy varied [147]. Beginning in 

the late 1800s a small number of attempts were made to find similar immune sera that 

could be used to treat M. tuberculosis. Various animal species ranging from cows to fowl 

were infected with live or attenuated M. tuberculosis, or vaccinated with mycobacterial 

preparations. Serum from these animals was then administered to laboratory animals or 

humans, through various routes and for non‐standard amounts of time [148]. Even with 

the limitations in study design, inexact treatment regimens and lack of controls, two 

overarching principles were observed: one, that long treatment durations were 

 

20 

necessary to see any effect, and two, that the sera worked best on localized cases that 

began treatment early in disease [148].  

Believing antibodies to be the critical component of serum preparations, in the 

1920s Calmette systematically analyzed antibody content in numerous batches of 

clinically used immune sera. Antibody levels ranged widely between sera types, as well 

as between individual batches of sera. [149]. These differences are not surprising, as 

variations in antigen and vaccination regimes have since been shown to lead to varying 

levels of vaccine‐induced antibodies [150‐152]. The inconsistent antibody levels within 

serial preparations of a particular serum may explain the varying and sometimes 

contradictory results of both human and animal trials.  

The failure of these studies, despite the fact that they were poorly controlled, 

possibly caused animal to human transmission of M. tuberculosis, and lacked 

reproducible sera preparations, lead to the belief that antibodies did not play a role in 

protection from or treatment of M. tuberculosis. Recently, however, there has been 

renewed interest in serum therapy to treat TB disease. Transfer of sera from infected 

mice has been shown to decrease post‐chemotherapy relapse in immunocompromised 

mice, and high dose human intravenous immunoglobulin (IVIG) can decrease 

pulmonary bacterial burden in mice two months post administration [153‐155].  

 

21 

1.4.2 Antibodies as a principal component of diagnostic testing and as a 

biomarker for disease progression 

Well established methods for diagnosing latent TB infection and TB disease exist. 

The tuberculin skin test, using purified‐protein derivative (PPD), the IFN‐γ release 

assay, and sputum smear microscopy/culture are the most common. These methods all 

have limitations, primarily interference from BCG vaccination or immunodeficiency, or 

difficulty of execution in resource poor settings [156]. In order to reach the United 

Nation’s millennial goals for a world‐wide reduction of TB cases, new diagnostic 

methods are needed [157].  

In the last decade there has been a proliferation of studies evaluating the 

potential of antibodies to serve as a component of diagnostic tests. These studies have 

elucidated two hallmarks of the human antibody response to M. tuberculosis, both of 

which lead to difficulties for the development of serologic testing. HIV seropositivity, 

infecting strain serotype, and differing disease manifestations all produce antibody 

profiles that differ in titer, subtype and antigens recognized [158‐164]. Additionally, 

bacillary burden correlates with peak antibody titer making smear negative TB and 

latent infection difficult to detect [161,165,166].  

Second, cross reactivity of antibodies against environmental mycobacteria lead to 

detectable anti‐tuberculosis antibodies in uninfected controls [167,168] . Even when 

using multiplex panels, and focusing on IgG rather than IgM or IgA antibodies, there is 

a prohibitively large amount of overlap between uninfected controls and patients with 

 

22 

active TB disease.  [159,169‐176]. While commercial tests have been tried, their 

performance in the field remains inferior to sputum smear microscopy and sputum 

culture [176‐181]. Based on the body of evidence, the World Health Organization 

currently recommends against the use of serodiagnostic testing, citing higher costs, 

fewer disability adjusted years of life, and a higher false positive rate in regions where it 

is used [179,182,183] .  

Research into use of serum diagnostics has elucidated the lack of a “golden 

antigen”, one that triggers high‐titer, high avidity antibodies in infected, but not 

uninfected controls [161]. The absence of “golden antibodies”, led to further 

discouragement about the ability of antibodies to prevent M. tuberculosis infection or 

alter disease progression. However, protective antibodies to a wide range of intracellular 

and extracellular pathogens including C. tetani and Listeria monocytogenes have been 

identified in laboratories, despite not being produced during natural infection [184‐187] .  

1.4.3 Antibodies alter disease course in mice 

Both M. tuberculosis specific IgA and IgG antibodies have shown protective 

effects when passively administered around the time of infection. Two different anti‐

Hsp‐X IgA monoclonal antibodies have been developed.  TBA61 decreases pulmonary 

bacterial burden in mice if administered either before or after infection [188,189].The 

same antibody, when administered with recombinant IFN‐γ and anti‐IL‐10 antibodies 

decreases post chemotherapy relapse [190]. 2E9 is a human antibody, selected from a 

 

23 

phage library, that, when administered with IFN‐γ two hours prior to infection, has 

been shown to decrease pulmonary bacillary burden, in CD89 transgenic mice, one 

month post treatment [191].  

IgG antibodies against numerous M. tuberculosis targets have been generated as 

well. When administered prior to, or at the time of, exposure M. tuberculosis specific IgG 

antibodies confer a survival advantage, decrease bacterial burden and reduce 

pulmonary pathology [188,192‐194]. One antibody, against HBHA, works through a 

different mechanism, drastically decreasing dissemination from the lung rather than 

altering pulmonary burden [195].  

The precise mechanism through which these monoclonal antibodies work is not 

yet known. Antibody‐mediated agglutination can lead to either non‐opsonic clearance 

or killing of the bacteria; however, as protection persists when monoclonal antibodies 

are administered prior to M. tuberculosis infection, this mechanism appears unlikely 

[188,189,194,196,197]. Broadly neutralizing antibodies impair the ability of a pathogen to 

interact with host cell receptors, preventing infection in an FCγR independent manner, 

while antibody opsonization leads to FCγR mediated uptake, and ultimately killing for a 

wide range of pathogens  [109,110,112,198,199]. Published studies suggest there is no 

overarching mechanism of action for anti‐M. tuberculosis monoclonal antibodies: F(ab)’2 

fragments of SMITB14 mediate protection in a FCγR indepdent manner, while murine 

expression of human CD89 is necessary for 2E9 mediated protection [191,194]. Antibody 

 

24 

target, isotype, and infection route may all influence the mechanism of action for 

protective antibodies.  

1.4.4 Disease progression in mice lacking components of the humoral 

immune response  

In addition to the use of monoclonal antibodies, numerous laboratories have 

studied the impact of the humoral immune response on M. tuberculosis infection through 

knock‐out mice. There is contradictory evidence that mice lacking B‐cells, a key 

component of humoral immunity have greater susceptibility to M. tuberculosis infection. 

Two types of b‐cell knock out mice were used in these studies: both IgH 6‐/‐ and μMT 

mice have a germline deletion of IGHM, the heavy chain variable region, leading to a 

lack of mature B‐cells. While two studies demonstrate that B‐cell knockout mice have 

decreased pulmonary pathology, decreased bacterial burden and elevated TH2 cytokine 

levels post M. tuberculosis exposure, another demonstrated enhanced pulmonary 

pathology and dissemination [200‐202]. Additionally, B‐cell knock‐out mice showed 

similar pulmonary responses to wild‐type mice after aerogenic rechallenge [203]. 

Though B‐cell knock out mice have impaired humoral immunity, B‐cells are capable of 

antibody independent modulation of the immune system.  Through cytokine secretion 

B‐cells modulate the local environment around granulomas in infected animals, further 

shaping the host’s response, and complicating the interpretation of results from B‐cell 

knockout mice [204‐206].  

 

25 

Studies have also examined the pathology of TB disease in mice lacking various 

antibody subclasses, transporters, and receptor components. In a pair of studies wild‐

type, IgA‐/‐ and IgR‐/‐ mice were intransasally vaccinated with M. tuberculosis 

lipoprotein PstS‐1 conjugated to cholera toxin. IgA was produced in wild‐type and  

IgR‐/‐ mice (though its localization to mucosal surfaces was impaired in the later) and 

was not produced in IgA‐/‐ mice. In both cases, knockout mice had higher pulmonary 

bacterial burden at one and four weeks post infection, as well as altered pro‐

inflammatory cytokine profiles in their lungs [207,208]. In 2007 Maglione et al, also 

examined the effect the loss of Fc‐receptors have on disease progression. Mice lacking 

FcγRIIB, the inhibitory antibody receptor, had decreased bacterial load in the lung and 

spleen, enhanced IFN‐γ and IL‐12p40 production and reduced immunopathology one 

month post infection. Contrastingly, mice lacking the FCγ chain display increased 

bacterial load, enhanced IL‐10 producton, and decreased survival [33]. As with B‐cell 

deficient mice, the ability of the antibody receptors themselves to alter the local lung 

environment, through cytokine production, makes interpretation of these results 

difficult in the context of antibody‐mediated effects.  

 

26 

2. Differences in baseline lung characteristics of BALB/c and C57BL/6J may influence differences in infection rate

2.1 Introduction

Previous work in our laboratory has focused on infection rate differences 

between C57BL/6 and BALB/c mice. In these studies, C57BL/6 mice possessed both a 

decreased infection rate, and decreased pulmonary bacterial burden within the first 

three days post infection (Figure 1, Table 2). We hypothesized that this phenotype was 

due to differences in the pulmonary environment at the time of infection. To probe this, 

we have compared the baseline cytokine/chemokine profiles and pneumocyte 

populations in naïve mice. BALB/c mice have higher levels of chemokines in the lung 

tissue and BAL fluid than C57BL/6 mice. Though past research has shown differences in 

TH1/TH2 polarization between the strains in response to infection, no differences in 

baseline systemic TH1 or TH2 cytokine levels were observed [209,210]. Additionally, 

pneumocyte populations differ between the strains, with C57BL/6 mice possessing 2.5 

times the number of myeloid dendritic cells, than BALB/c mice. 

Recently, there has been increased interest in vaccines which induce sterilizing 

immunity, a process most likely achieved by preventing the early stages of M. 

tuberculosis infection [211]. In order to design vaccines which induce sterilizing 

immunity, we need to understand factors that can influence the initial infection event. 

Studies in humans and animal models of M. tuberculosis infection have examined factors 

that influence M. tuberculosis disease progression; however it is not known if these 

 

27 

factors influence infection rate [102,135‐137]. By comparing the pulmonary environment 

in two mouse strains, with different infection rates, we can better understand factors 

that influence the initial interactions between M. tuberculosis and its host. 

2.2 Methods

2.2.1 Animals

The animals in this study were handled under a protocol approved by the Duke 

Institutional Animal Care and Use Committee. C57BL/6 (027) and BALB/c (028) from 

Charles River Laboratories were house in the Duke RBL for at least one week prior to 

aerosol exposure. The animal rooms are environmentally controlled at 21oC, 50% relative 

humidity and a twelve‐hour light/dark cycle. 

2.2.2 Retropharyngeal M. tuberculosis infection

M. tuberculosis H37Rv was grown to log phase in 7H9 liquid media (BD 

Bioscience, 271310) supplemented with Oleic Albumin Dextrose Catalase (OADC) 

growth supplement (BD Biosciences, 212351), 0.5% glycerol (Sigma, 5516), and 0.05% 

tyloxapol (Sigma, T8761). Cultures were washed twice in phosphate buffered saline with 

0.05% tyloxapol (PBS‐Ty) and resuspended to a final optical density (OD) of 0.002. Six 

week old female C57BL/6 and BALB/c mice were instilled with 50μL of innocula 

retropharyngeally either two or twenty‐four hours prior to sacrifice.  

 

28 

2.2.3 Bacterial CFU determinations

Mice were sacrificed at either two hours or one day post retropharyngeal 

exposure. Murine lungs were manually homogenized in PBS‐Ty and plated on in‐house 

made 7H10 agar plates. Sterility of homogenates was ascertained by plating on 

Chocolate II agar with hemoglobin and IsoVitalex (BD Biosciences, 221169). CFU were 

counted after three to four weeks incubation at 37oC. 

2.2.4 Sample collection and processing for Luminex multiplex assay

Six week old C57BL/6 and BALB/c mice were sacrificed by isofluorane overdose 

and terminally bled from the submandibular vein. Mice were then perfused with 

endotoxin free PBS. To collect bronchoalveolar (BAL) fluid, 750 μL of PBS was pushed 

into the lungs through a nineteen gauge‐needle inserted into the trachea. Fluid was then 

drawn out and saved for analysis. Lastly, the lung was dissected and flash frozen in an 

ethanol‐dry ice bath. 

After flash freezing, lungs were weighed and a volume ice cold PBS was added, 

prior to bead beating, so that the final concentration of the homogenate would be 20 

mg/mL. Sera was isolated from blood clotted at room temperature by centrifugation at 

200g for 15 minutes.   

2.2.5 Luminex multiplex cytokine assay

Sera, BAL, and tissue homogenate from both C57BL/6 and BALB/c mice were 

assayed on a mouse chemokine/cytokine magnetic bead panel (Millipore, MCYTMAG‐

 

29 

70K‐PX32) according to manufacturer’s instruction. A BioPlex 200 system running 

BioPlex Manager v.6.1 was used for acquisition and analysis. Using standard curves the 

assay reports the following cytokine/chemokine concentrations in pg/mL: IFN‐γ, IL‐1α, 

IL‐1β, IL‐2, IL‐3, IL‐4, IL‐5, IL‐6, IL‐7, IL‐9, IL‐10, IL‐12 (p40),IL‐12 (p70), IL‐13, IL‐15, IL‐

17, IP‐10, KC, leukemia inhibitory factor (LIF), LIX, monocyte chemoattractant protein 

(MCP‐1), macrophage colony stimulating factor (M‐CSF), monokine induced by γ‐

interferon (MIG), macrophage inflammatory protein (MIP‐1α), MIP‐1β, MIP‐2, RANTES, 

TNF‐α, vascular endothelial growth factor (VEGF), Eotaxin, granulocyte colony 

stimulating factor (G‐CSF), and granulocyte macrophage stimulating factor (GM‐CSF). 

The limit of detection is defined as the minimum value on the standard curve for each 

cytokine. Samples whose values fell below the minimum on the standard curve are 

listed at the limit of detection. 

2.2.6 Single cell suspension of mouse lung

Following isofluorane overdose, lungs from eight week old C57BL/6 and BALB/c 

mice were minced into a single cell suspension in R10 media (RPMI 1610 (Gibco, 11875‐

093), 10% Fetal bovine sera (FBS)(Gibco, 16000), 1% L‐glutamine (Gibco, 25030), and 

0.01M HEPES (Gibco, 153600)) containing 50 μg/mL elastase (Sigma, E1250), 0.02 mg/mL 

DNAse (Sigma, D4257), 0.5 μg/mL collagenase (Worthington Biochemical, CLS‐1) and 1 

μg/mL streptomycin (Sigma, S6501) as previously described [212]. After vortexing the 

suspension was incubated at 37oC for 30 minutes, washed in antibiotic‐free R10 media, 

 

30 

and passed through a 70 μm cell strainer. The sample was then spun at 450g to pellet,  

resuspended in 1x ACK red blood cell lysis buffer (0.155M NH4Cl2, 10mM KHCO3, 1mM 

EDTA∙2Na) and washed a final time. The resultant single cell suspension was then 

stained for flow cytometry. 

2.2.7 Cell staining and flow cytometry

Primary pneumocytes were blocked with 2.4G2, an anti‐CD16/CD32 antibody 

(BD Biosciences, 553131), for 15 minutes at room temperature. Pneumocytes were then 

stained with the following directly conjugated antibodies for analysis: CD11b Pac Blue 

(Biolegend, 101224), CD11c APC‐Cy7 (BD Biosciences, 561241), GR‐1 Alexafluor 700 

(AF700) (Biolegend, 108422), and Live/Dead fixable yellow (Invitrogen, L‐34967). All 

antibodies were titrated on either RAW264.7 cells or primary pneumocytes prior to use. 

APC counting beads (BD Biosciences 3404871) were added to each tube to serve as a 

counting standard. Live cells were phenotyped using a FACSAria II SORP with 

FACSDiva™ 8.0 (BDIS, San Jose CA). 

2.2.8 Flow cytometry gating

The gating scheme for flow cytometry analysis is shown in (Figure 2). 

 

31 

 

Figure 2: Gating scheme for flow cytometry analysis: 

Single cells were discriminated from electronic noise by plotting forward‐scatter area vs. 

side scatter area. Live cells were then selected on the basis of Live/Dead fixable yellow 

stain exclusion. Non‐neutrophilic cells were separated from neutrophils on the basis of 

GR‐1 positivity. GR1‐ cells were then gated into four groups on the basis of CD11b and 

CD11c signal: (1) myeloid DCs, (2) alveolar macrophages, (3) recruited macrophages, (4) 

monocytes. 

 

Single cells were discriminated from electronic noise by plotting forward‐scatter 

area vs. side scatter area. Live cells were then selected on the basis of Live/Dead fixable 

yellow stain exclusion. On the basis of published literature [27,213] cell types were 

delineated on the basis of GR‐1, CD11b, and CD11c positivity. Non‐neutrophilic cells 

were separated from neutrophils by GR‐1 positivity, with neutrophils ultimately being 

identified as GR1+ CD11b+. GR1‐ cells were then gated into four groups based onCD11b 

 

32 

and CD11c signal. (1) myeloid DCs (CD11bhi CD11chi), (2) alveolar macrophages 

(CD11blo CD11chi) (3) migratory macrophages (CD11bhi CD11clo) (4) monocyes (CD11bhi 

CD11clo). Flowjo v10.0 (Treestar) was used for all flow cytometry analysis. 

2.2.9 Statistics

Prism Software (GraphPad) was used for statistical analyses. For pairwise 

comparisons among continuous variables a two‐sided student’s t‐test was used for 

normally distributed data, and a Mann‐Whitney test was used for non‐normally 

distributed data. To determine if total chemokines were upregulated in BALB/c vs. 

C57BL/6 mice, aligned ranks tests were used to make the comparisons within the three 

samples (sera, lung, BAL).  The observations were standardized to a mean of zero within 

each chemokine and then ranked.  The aligned rank test statistic was computed in SAS 

9.2 using PROC FREQ.  

2.3 Results

2.3.1 Early CFU differences in BALB/c in and C57BL/6J mice are observed after aerosol exposure but not retropharyngeal instillation

Previous studies from our laboratory have demonstrated that C57BL/6 mice have 

decreased pulmonary bacterial burden, compared to BALB/c mice, in the first three days 

after aerosol M. tuberculosis exposure (Figure 1). To examine if differences in early 

infection CFU were specific to the aerosol infection model, C57BL/6 and BALB/c mice 

were instilled with 3.5x105 M. tuberculosis H37Rv retropharyngeally, and sacrificed at 

one and twenty‐four hour post infection. In contrast to the aerosol model, no differences 

 

33 

were observed when the BALB/c strain was compared with the C57BL/6 strain at either 

time point (day 0: Δ= ‐0.04 log10 CFU, p=0.37; day 1: Δ= ‐0.05 log10 CFU, p=0.13) (Figure 

3). 

 

Figure 3: Early lung CFU in C57BL/6 and BALB/c mice after retropharyngeal 

instillation 

Six week old female C57BL/6 (open red circles, n=4) and BALB/c (open blue squares, 

n=4) mice were instilled with 3.47x105 M. tuberculosis H37Rv retropharnygeally. At two 

and twenty‐four hours post instillation, mice were sacrificed and right lung CFUs 

determined. The black line represents the mean. 

 

2.3.2 Cytokines and chemokines are differentially expressed in the BAL fluid and lung homogenate of BALB/c and C57BL/6 mice

The inability to recapitulate the early CFU difference between BALB/c and 

C57BL/6 mice in the retropharyngeal model lead us to hypothesize that the baseline lung 

environment, which is disrupted upon retropharyngeal installation, plays a critical role 

in the decreased bacterial survival observed in C57BL/6 mice within the first day after 

 

34 

aerosol infection. Differences in soluble signaling molecules could play an important 

role in shaping the pulmonary environment, and dilution of their levels in the BAL fluid 

by the volume of the retropharyngeal instillation, could contribute to the elimination of 

the early infection CFU differences between the strains. 

To test this hypothesis, baseline cytokine and chemokine levels in sera, BAL 

fluid, and lung tissue homogenate from naïve BALB/c and C57BL/6 mice were examined 

to determine if differences existed between the strains (Table 3; Appendix A, Table 15). 

The median cytokine values for IFN‐γ, TNF‐α, IL‐2, IL‐12(p40), IL‐12(p70), IL‐4, IL‐5, IL‐

6, G‐CSF, IL‐1α, IL‐3, IL‐7, IL‐15, IL‐17, LIF fell below the limit of detection for both 

C57BL/6 and BALB/c mice in BAL and lung homogenate, and are only displayed in  

Table 15 (Appendix A). No differences between TH1 and TH2 cytokines were observed 

between the strains in either lung homogenate or BAL fluid, with most cytokines falling 

below the limit of detection. Differences were noted for three other cytokines. M‐CSF 

(Δ=2.04, p=0.008) was more highly expressed in tissue homogenates of BALB/c mice as 

compared to C57BL/6 mice. Conversely, VEGF (Δ=0.36, p=0.008) and IL‐9 (Δ=0.65, 

p=0.008) were more highly expressed in lung homogenates of C57BL/6 mice (Table 3). 

Several chemokines were upregulated in BALB/c mice. RANTES (Δ=3.26, 

p=0.016), and KC (Δ=1.64, p=0.008) were elevated in the lung tissue, while, KC (Δ=2.76, 

p=0.016) and MIG (Δ=3.04, p=0.008) were elevated in the BAL fluid. Additonally, Eotaxin 

and MIP‐1β had elevated levels in lung tissue and MIP‐2 had elevelated levels in BAL  

 

35 

Table 3: Cytokine values for C57BL/6 and BALB/c mice in BAL and lung homogenate 

Median and range are displayed. P‐values were determined by Mann‐Whitney test. Cytokine’s whose 

median values were at the limit of detection in BAL and lung homogenate for both strains are not shown 

here, but can be found in Table 15.  

Tissue  BAL 

 

B6 

(n=5) 

BALB/c 

(n=5) 

Bc/ 

B6 

P‐

value 

B6 

(n=5) 

BALB/c 

(n=4) 

Bc/ 

B6 

P‐

value 

Cytokines associated with a Th2 response 

IL‐10  <3.6  <3.6  N/A  N/A 7.2 

(4.0‐10.2) 

5.6 

(<1.7‐11.4) 0.78  0.73 

IL‐13 755.4 

(<360.4‐769.6) <360.6  0.48  0.17  <180.3  <180.3  N/A  N/A 

Additional cytokines 

GM‐CSF 35.4 

(4.5‐62.4) 

28.1 

(22.3‐71.08) 0.79  0.73 

2.3 

(<1.1‐2.3) 

14.1 

(6.7‐17.7) 6.19  0.08 

M‐CSF 55.4 

(43.6‐69.4) 

112.8 

(80.9‐171.0) 2.04  0.008  <1.9  <1.9  N/A  N/A 

VEGF 670.6 

(574.5‐883.0) 

243.1 

(208.0‐511.4) 0.36  0.008 

7.4 

(3.3‐9.8) 

3.6 

(<1.6‐6.0) 0.49  0.064 

IL‐1β <4.1 

(<4.1‐9.1) 

<4.1 

(<4.1‐25.1) N/A  0.44 

<2.1 

(<2.1‐5.0) 

5.8 

(<2.1‐8.3) 2.83  0.30 

IL‐9 595.8 

(489.3‐1179.8) 

393.12 

(302.0‐445.9) 0.65  0.008 

116.0 

(21.2‐175.2) 

99.1 

(37.4‐373.3) 0.85  1.00 

IP‐10 306.7 

(181.9‐419.4) 

334.4 

(204.6‐404.2) 1.09  0.55 

6.8 

(<1.7‐9.0) 

7.7 

(5.7‐14.1) 1.12  0.56 

CCL chemokines 

Eotaxin 670.5 

(551.3‐1540.5) 

879.8 

(538.0‐2158.3) 1.31  0.84 

<1.6 

(<1.6‐6.9) 

9.5 

(6.2‐23.3) 5.82  0.056 

MCP‐1 57.3 

(54.9‐80.4) 

65.3 

(51.0‐73.6) 1.13  0.50  <2.0 

<2.0 

(<2.0‐4.08) N/A  0.44 

MIP‐1α 84.56 

(46.3‐118.9) 

70.1 

(57.5‐93.5) 0.83  1.00 

37.5 

(24.7‐61.9) 

38.7 

(31.5‐52.3) 1.03  0.78 

MIP‐1β 18.5 

(17.6‐49.5) 

36.2 

(22.5‐43.6) 1.95  0.15  <1.6 

<1.6 

(<1.6‐3.4) N/A  0.44 

RANTES 27.5 

(25.0‐52.9) 

89.6 

(44.0‐107.5) 3.26  0.016  <1.7  <1.7  N/A  N/A 

CXCL chemokines 

KC 166.1 

(129.7‐191.1) 

274.7 

(207.7‐388.0) 1.64  0.008 

5.9 

(4.4‐8.6) 

16.4 

(10.5‐18.4) 2.76  0.016 

LIX 38.4 

(<17.7‐244.7) 

<17.7 

(<17.7‐80.6) 0.48  0.52  <8.8  <8.8  N/A  N/A 

MIG 456.1 

(393.5‐665.9) 

583.0 

(398.6‐811.3) 1.27  0.42  <1.8 

5.3 

(4.0‐9.9) 3.04  0.008 

MIP‐2 32.6 

(<11.8‐42.5) 

24.7 

(<11.8‐45.3) 0.75  1.00 

<5.9 

(<5.9‐12.4) 

13.4 

(<5.9‐16.3) 2.26  0.13 

 

36 

 fluid, though the differences were not statistically significant (Δ=5.82, p=0.056; Δ=1.95, 

p=0.15, and Δ=2.26, p=0.13 respectively) (Table 3). Multivariant analysis, considering all 

cytokines together, demonstrated higher levels of total chemokines in the BAL fluid and 

lung tissue homogenate of BALB/c mice (p<0.001 and p=0.038 respectively), but not in 

sera (p=0.17). Interestingly, the cytokine and chemokine profile in sera differed 

significantly from that observed in BAL and tissue (Appendix A, Table 15). 

2.3.3 Differences in baseline cell populations in BALB/c and C57BL/6 mice

In addition to soluble signaling molecules, differences in the percent composition 

of pulmonary phagocytes could also play a role in M. tuberculosis survival early in 

infection. A bacterium is capable of infecting numerous phagocytic cell types; however, 

its ability to survive in each varies [24,27,214,215]. To test this hypothesis primary 

pneumocytes were isolated from the lungs of naïve mice, and stained with surface 

markers to identify neutrophils, monocytes, myeloid DCs, recruited macrophages, and 

alveolar macrophages. While no differences between the strains were observed for 

neutrophils, migratory macrophages, alveolar macrophages or monocytes, the 

proportion of myeloid DCs were elevated in C57BL/6 mice (0.45% vs. 0.19% of total 

pneumocytes, p=0.028) (Figure 4). 

 

 

37 

 

Figure 4: Pnemocyte populations in C57BL/6 and BALB/c lungs 

Primary pneumocytes were isolated from lungs of naïve C57BL/6 (n=4) and BALB/c 

(n=4) mice and stained with antibodies against extracellular markers. Mean ± SEM is 

displayed. Statistical significance was calculated using the Mann‐Whitney test: (*) 

p<0.05, (**) p<0.01, (***) p<0.001. 

 

2.4 Discussion

As compared with C57BL/6 mice, BALB/c mice are more susceptible to disease 

from intracellular pathogens, both mycobacterial and non‐mycobacterial [216‐220].  The 

increased bacterial burden in the lungs and spleen of BALB/c mice, within the first few 

weeks after infection with mycobacterial pathogens, is generally attributed to broad 

differences in the immune response: the C57BL/6 strain has a TH1 skewed immune 

response, while the BALB/c strain is TH2 skewed [216,217,221]. In recent years there has 

been increased interest in the development of vaccines that prevent M. tuberculosis 

infection and human TB vaccine trials have used infection rate as a secondary endpoint 

[56,90,211]. While past studies have systematically identified factors affecting disease 

 

38 

susceptibility, none have examined if these factors correlate with differences in infection 

rate [102,135‐137]. 

Previous work in our laboratory has demonstrated early infection bacterial 

burden, and infection rate differences between C57BL/6 and BALB/c mice (Figure 

1,Table 2). The loss of this phenotype upon retropharyngeal instillation lead to the 

hypothesis that soluble factors, diluted out due to the volume of the retropharyngeal 

instillation, were critical for the decreased bacterial burden in C57BL/6 mice after aerosol 

exposure (Figure 3). To test this hypothesis we characterized the lung environment in 

naïve mice from both strains.  

 Chemokines regulate cell migration into the lungs, and contribute to the TH1/ 

TH2polarization of the immune response. Differences in chemokine and cytokine levels 

between the strains have been documented both systemically, and within the lung in 

response to infection [217,219,222‐225]. Given, however, that bacterial load differs by as 

soon as two hours post infection, in the standard dose aerosol model, if differential 

chemokine/cytokine expression plays a role, it is most likely due to baseline differences 

between the strains, rather than their response to M. tuberculosis. In this study we noted 

that BALB/c mice have elevated levels of both CCL and CXCL chemokines compared to 

C57BL/6 mice (Table 3; Appendix A, Table 15). Further studies exploring if differences 

in chemokine levels between the strains contribute either to differences in cellular 

 

39 

activation, or differences in mycobactericidal activity of pulmonary phagocytes need to 

be undertaken.  

After noting differences in baseline chemokine levels, we hypothesized that the 

higher levels of chemokines in the lungs of BALB/c mice would lead to higher 

proportions of myeloid DCs and recruited macrophages in the naïve lung, providing a 

larger number of cellular targets for M. tuberculosis to infect. Surprisingly, we noted the 

opposite with myeloid DC’s being elevated in the lungs of C57BL/6 mice (Figure 4). M. 

tuberculosis infects numerous cell types including macrophages, DCs, neutrophils, and 

alveolar epithelial cells, both in vivo and in vitro [27,143,214,215,226]. M. tuberculosis 

survival in DCs is constrained, as compared with alveolar macrophages, due to 

impairment of nutrient trafficking to the infected phagosome [214,227]. Further studies, 

examining if early CFU differences between the strains are attributable to a higher 

proportion of infected DCs in C57BL/6 mice are warranted. 

  An alternate hypothesis is that differences in airway architecture, leading to 

decreased M. tuberculosis deposition in the lung, are responsible for the strain differences 

in early infection bacterial burden. Several studies have compared respiratory 

parameters among inbred strains, and while statistically significant differences have 

been found, the magnitude of the differences is small [228‐230]. In addition, detailed 

measurements of ventilatory volumes show no differences between C57BL/6 and 

BALB/c mice [230]. To exclude airway architecture as a contributing factor in early lung 

 

40 

burden differences between the strains, both C57BL/6 and BALB/c mice were infected 

retropharyngeally.  In this model, the difference between the strains is lost, at both two 

and twenty‐four hours post infection: there is less than a 2% difference in CFU between 

the two strains at each time point (Figure 3). While this method of infection bypasses the 

upper airway, it also introduces 50 μL PBS into the lung, potentially washing out critical 

soluble factors, preventing us from distinguishing between hypotheses. 

  The ability to examine factors which affect M. tuberculosis infection rate, rather 

than disease, is critical for a both a better understanding of the M. tuberculosis infection 

event, and the development of anti‐infective vaccines. Taken together, this study 

demonstrates that genetic factors altering the pulmonary environment in naïve mice 

may play a role in influencing the initial interaction between the host and M. tuberculosis. 

Further studies with this experimental system have the ability to elucidate a mechanism 

by which baseline differences in pneumocyte populations and cytokine levels influence 

early infection events, and to identify novel factors influencing M. tuberculosis infection 

rate.  

2.5 Future Directions

Although this study has generated the interesting hypothesis that the pulmonary 

environment at the time of infection can influence infection rate, the precise mechanism 

by which this occurs is unknown. Further studies are needed to elucidate the precise 

role that differences in the baseline chemokine profile and pneumocyte populations play 

 

41 

in altering early infection events. Additionally, examining early bacterial burden in 

alternate strains of mice, has the potential to identity genetic factors that play a role in 

infection rate differences.  

One hypothesis is that the differences in baseline cytokine and chemokine levels 

affect the activation state of phagocytes in the lungs. Chemokines and cytokines play a 

role in altering macrophage activation status, and in inducing naïve dendritic cell and 

monocyte maturation [231,232].  To test this hypothesis, single cell pneumocyte 

preparations from naïve mice could be stained with markers for classical (CD40, CD80, 

CD86) and alternative (Mannose Receptor (CD 206), transferrin receptor (CD71) and 

resistin‐like molecule alpha (RELMα)) macrophage activation, as well as DC activation 

(CD40, CD80, CD83, pDL1), prior to interrogation by flow cytometry [233,234]. Even if 

no differences are observed in classical activation markers, the cytokine environment in 

C57BL/6 mice could predispose lung pneumocytes to M. tuberculosis control or killing. 

Ex vivo infection of primary myeloid DCs, neutrophils, alveolar and migratory 

macrophages with M. tuberculosis, followed by lysis at early time points and plating for 

bacterial CFUs, could elucidate if C57BL/6 phagocytes are more primed for bacterial 

killing. 

An additional hypothesis is C57BL6 mice, due to differences in the baseline 

phagocyte composition in the lung, have a greater proportion of infected myeloid DCs 

than BALB/c mice. Myloid DCs are the predominantly infected cell by fourteen days 

 

42 

post infection, and constrain M. tuberculosis survival better than macrophages [27,214]. 

To test this, primary pneumocytes isolated from mice recently exposed to aerosolized M. 

tuberculosis can be sorted on the basis of cell surface markers. Alveolar macrophages, 

recruited macrophages, neutrophils and myeloid DCs can then be plated on 7H10 agar 

plates, with the resultant number of infected cells determined by the number of CFUs. 

The studies undertaken in this chapter have attempted to understand the 

mechanism underlying the infection rate difference between C57BL/6 and BALB/c mice. 

Factors influencing infection rate are most likely complex, influenced by numerous 

genetic factors. Cross breeding of C57BL/6 and BALB/c mice, in an attempt to map the 

location of these factors, is unlikely to succeed as the magnitude of the early CFU 

difference between the strains is small. The collaborative cross project has used cross 

breeding of eight genetically diverse strains of mice, to derive hundreds of inbred mouse 

strains, with high degrees of genetic variation [235,236]. Screening mice from a 

collaborative cross project could identify strains with a more pronounced early infection 

CFU differences that are amenable to interrogation through cross breeding.  

Identification of genetic loci that contribute to the host response early in M. tuberculosis 

infection will not only further our understanding of factors that influence M. tuberculosis 

infection rate, it may even identify targets that can be harnessed in an anti‐infective 

vaccine.  

 

43 

3. Human antibodies to the surface of M. tuberculosis 

3.1 Introduction 

  Studies on antibody production against specific M. tuberculosis proteins abound, 

largely focused on their use in the diagnosis of either TB infection or TB disease.  

Antibodies to the surface of other bacterial species correlate with protection from 

infection, and colonization [95,237,238]. Identifying the types of antibodies produced 

during M. tuberculosis infection, especially those against surface components, is 

important as these antibodies could potentially modify the course of infection. 

To test this, we have developed a novel whole‐cell ELISA assay to detect 

antibodies to the live M. tuberculosis surface, and have compared these antibodies to 

those produced against a variety of inactivated antigenic fractions. Antibodies to the 

surface of live M. tuberculosis are present at low levels in uninfected individuals. Their 

titers increase in those with either latent TB infection or active TB disease. Paradoxically, 

IgG antibodies to the live M. tuberculosis surface have lower relative avidity in persons 

with active TB disease than in uninfected individuals. Antibodies to the M. tuberculosis 

surface are comprised of similar amounts of IgG and IgM, while antibodies to antigenic 

fractions are predominately IgG. Among patients with active disease, M. tuberculosis 

surface‐binding antibodies have higher titers and higher relative IgG avidity scores in 

those were BCG‐vaccinated or foreign‐born. These correlates were not seen for 

antibodies to the inactivated antigenic fractions.  

 

44 

  Humoral immunity is increasingly recognized as a component of the protective 

immune response to M. tuberculosis, and as a target for TB vaccines [107]. Antibodies 

that bind to the surface of live M. tuberculosis are a potentially protective class, and they 

have different properties from antibodies produced against other mycobacterial targets. 

In particular, most patients with TB infection and disease fail to produce highly‐avid 

IgG antibodies to the surface of the live bacterium. These results have important 

implications for TB vaccine development. 

3.2 Methods 

3.2.1 Bacterial cultures and lysates 

Mycobacterium fortuitum (ATCC 6841), Mycobacterium bovis BCG Danish (ATCC 

35733), Mycobacterium avium subsp. avium Chester 1901 (ATCC 25291), Mycobacterium 

tuberculosis H37Rv (ATCC 25681), and Mycobacterium intracellulare (ATCC 13950) were 

grown in 7H9 media supplemented with 10% OADC, 0.5% glycerol, 0.05% tyloxapol, at 

37oC, in a shaking incubator at 100 ‐ 130 rpm, to an OD between 1.0‐1.5 as measured by a 

Cell Density Meter (Biowave, CO8000). For preparation of protein lysates, cultures were 

centrifuged at 600g for 5 minutes and pellets were washed twice with PBS, pH7.4, 

containing 0.05% tyloxapol. Pellets were lysed by vortexing with 0.1 micron glass beads 

in the presence of 50mM tris hydrochloride, 0.5mM EDTA, 60 mM sodium phosphate 

0.67% SDS, and protease inhibitors (Roche 11836170001).   Lysates were clarified by 

 

45 

centrifugation at 600g, then again at 16,000g. Protein concentrations were determined 

using BCA protein assay (Pierce 23227). 

3.2.2 Additional ELISA antigens 

M. tuberculosis H37Rv fractions including culture filtrate (NR‐14825), cell wall 

(NR‐14828), whole cell lysate (NR‐14822), and lipoarabinomannan (LAM) (NR‐14848) 

were obtained from Colorado State University through BEI resources. 

3.2.3 ELISA assay 

Antigen fractions and lysates were diluted in CBC buffer (7.5 mM sodium 

carbonate, 17.4 mM sodium bicarbonate, pH 9.0) and plated at a concentration of 200 

ng/well in 96 well high‐binding plates (Costar 3590). For enzyme‐linked immunosorbant 

assays (ELISAs) to the live bacterial surface, growing cultures of mycobacteria at OD of 

0.7‐1.5 were pelleted at 200g for 10 minutes. Live bacterial pellets were resuspended in 

CBC buffer to an OD of 1.5‐2.5 and approximately 5x107 bacteria were plated per well. 

After overnight incubation of plates at 4OC, wells were washed with PBS, pH 7.4 

containing 0.05% Tween‐20 (PBST), then blocked with 5% nonfat dry milk in CBC buffer. 

PBST‐washed plates were incubated overnight at 4OC with immune and control plasma 

diluted in PBST containing 5% nonfat dry milk. A 1:128 dilution of human plasma from 

a patient with active TB disease was used as a positive control. PBST with 5% nonfat dry 

milk was used as a negative control.  PBST washed plates were then incubated for 1 

hour with a 1:3000 dilution of either alkaline phosphatase conjugated goat‐anti‐human 

 

46 

Ig (whole molecule) (Sigma A15431), IgG (Fc‐specific) (Sigma A9544), or IgM (Fc‐

specific) (Sigma A5937). After the addition of 1 μg/ml para‐nitrophenyl phosphate 

(PNP) solution in CBC buffer containing 1.1 mM magnesium chloride (CBC‐Mg),  color 

development was recorded when positive control (POS) reached an OD of 2.0 as 

measured at 405nm by spectrophotometer. Titers were defined as the reciprocal dilution 

which produced an OD of twice background, and were determined by exponential 

interpolation. 

The whole cell ELISA assay is intrinsically more variable due to the nature of its 

antigen. Bacteria clump together, and can wash off, during early wash steps, and the 

assay takes longer to develop leading to higher backgrounds. All whole cell ELISAs 

used in this study possess backgrounds of less than twice seen for whole cell lysate (for 

Ig whole molecule and Ig (Fc‐specific) background <0.125, for IgM (Fc‐specific) 

background <0.160). The reproducibility of the assay is robust (r2=0.80) and is 

comparable to whole cell lysate (r2=0.86) (Figure 5).  

 

47 

 

Figure 5: Reproducibility of human sera on different ELISA antigens. 

Human plasma was randomly selected from our cohort of 71 individuals and run in 

duplicate on (A) live M. tuberculosis cell surface (n=20) (B) whole cell lysate (n=20) and 

(C) lipoarabinomannan (n=10). 

  

3.2.4 Avidity ELISA assay 

Antigenic fractions, protein lysates and live mycobacteria were plated as 

described above. After 4oC incubation overnight, plates were washed with PBST and 

blocked with 3% bovine serum albumin (BSA) in PBST. Plates were sequentially washed 

in PBST, incubated with immune and control plasma diluted at a 1:64 in 0.5% BSA in 

PBST for two hours at room temperature, re‐washed in PBST and incubated with 

between 0.01 and 6M  sodium thiocyanate (Sigma) diluted in 0.5% BSA in PBST for 15 

minutes at room temperature. PBST‐washed plates were then incubated overnight at 

4OC in 0.5% BSA in PBST with a 1:3000 dilution of alkaline‐phosphate conjugated goat‐

anti‐human IgG (Fc specific) (Sigma9544). The same 1:128 dilution of plasma from a 

 

48 

patient with active TB disease was used as a positive control. PBST with 0.5% BSA was 

used as a negative control.  After a final PBST wash plates were incubated in 1μg/mL 

PNP in CBC‐Mg solution. Color development was recorded when POS control reached 

OD 2.0 as measured at 405nm by spectrophotometer. The avidity scores are defined as 

the concentration of sodium thiocynate where the OD is equal to 50% of the no sodium 

thiocynate control value. 

3.2.5 Statistical Analysis 

For comparison between groups with normal distributions either a two‐tailed 

student’s t‐test, for comparisons between two variables, or ANOVA, for comparisons of 

more than two variables, was used. A Mann‐Whitney test was used to compare two 

groups with non‐normal distributions. For comparison of groups containing categorical 

variables, a Chi‐squared or Fisher’s exact test was used as appropriate. Correlations 

between two continuous variables were probed through linear regression with r and p‐

values reported. All statistical calculations were conducted using PRISM (Graphpad 

Software). 

3.2.6 Human subjects 

Patients with latent TB infection and active TB disease were enrolled in Durham 

and Wake Counties, North Carolina, as part of the “TB Epitope study.” Latent TB 

infection was defined by a positive interferon‐gamma release assay (Quantiferon® Gold 

In‐Tube, Cellestis Inc, Valencia, CA) with no radiographic or clinical findings suggestive 

 

49 

of active TB. Active TB disease was defined by culture‐proven TB disease or a diagnosis 

of clinical TB. This group included patients with a recent TB diagnosis, patients who 

were in the midst of therapy and patients who had completed therapy in the past. 

Uninfected patients were HIV‐seronegative, tuberculin skin test‐negative, healthy 

volunteers with no history of BCG vaccination.  Informed written consent was obtained 

from participants, and the study was approved by the Duke University Medical Center 

Institutional Review Board. 

3.2.7 Cytokine profiling 

The cytokine profiling data used in this study was first reported in Frahm et al. 

2011[239]. In brief, whole blood was collected from subjects and assayed by 

Quantiferon® Gold In‐Tube (Cellestis Inc, Valencia, CA) testing. Each sample was 

incubated with either (a) a mixture of three TB specific antigens (ESAT‐6, CFP‐10, and 

TB7.7), (b) a mitogen positive control, or (c) a negative control tube containing no 

antigens. Following stimulation supernatant was collected and assayed for 25 cytokines 

and chemokines  (IL‐1β, IL‐1Ra, IL‐2, IL‐2R, IL‐4, IL‐5, IL‐6, IL‐7, IL‐8, IL‐10, IL‐12 

p40/70, IL‐13, IL‐15, IL‐17, TNF‐α, IFN‐α, IFN‐γ, GM‐CSF, MIP‐1α, MIP‐1β, IP‐10, MIG, 

Eotaxin, RANTES, MCP‐1) through  a Human Cytokine 25‐plex assay (Biosource, 

Camarillo, CA). 

 

50 

3.3 Results 

3.3.1 Demographic information on human population 

The 71 patients in our study included healthy uninfected volunteers (n=9), patients with 

latent TB infection (n=23), and patients with active TB disease (n=40). Demographic and 

clinical data are shown in Table 4. As expected, several clinical characteristics 

differenced among the groups. Male gender was less common in uninfected and latent 

TB infection groups as compared to the active TB infection group (33% and 48% vs 73%; 

p = 0.05 and 0.06 respectively). BCG vaccination was less common in the uninfected 

group than in the latent TB infection or the active TB disease group (0% vs. 39% and 

43%; p= 0.04 and 0.02 respectively). Similarly, birth in the US was more 

common in the uninfected group than in the latent TB infection or the active TB disease 

group (78% vs. 44% and 50%; p= 0.05 and 0.06 respectively). 

 

51 

Table 4: Demographics and clinical data 

Variable  Uninfected

(n=9) 

Latent TB 

infection (n=23) 

Active TB 

disease (n=40) 

 N 

Percent*/

mean ± SD N 

Percent/ 

mean ± SD N 

Percent/

mean ± SD 

Age (yrs)  9  38 ± 14  23  42 ± 17  40  43 ± 15 

Gender             

     Male  3  33%  11  48%  29  73% 

     Female  6  67%  12  52%  11  28% 

Race/ethnicity             

     White  6  67%  8  35%  7  18% 

     White Hispanic  1  11%  4  17%  11  28% 

     Black  2  22%  9  39%  17  43% 

     Black Hispanic  0  0%  0  0%  1  3% 

     Asian  0  0%  2  9%  4  10% 

HIV seropositivity             

     HIV +  0  0%  2  8%  7  18% 

     HIV –  9  100%  19  83%  33  83% 

Unknown      2  8%     

Diabetes             

     Yes      2  9%  6  15% 

     No      21  91%  34  85% 

Tobacco usage             

     Yes      7  30%  11  28% 

     No      16  70%  29  73% 

Alcohol consumption (days)            

     None consumed      14  61%  26  65% 

     1‐3 drinks      5  22%  6  15% 

     >3 drinks or binge      4  17%  8  20% 

BCG vaccination history             

     Yes  0  100%  9  39%  17  43% 

     No  9  0%  14  61%  22  55% 

     Unknown  0  0%  0  0%  1  3% 

US‐born             

     Yes  7  78%  10  44%  20  50% 

     No  1  11%  13  57%  20  50% 

     Unknown  1  11%  0  0%  0  0% 

PPD induration (mm)  n/a  n/a  19  24 ± 19  37  20 ± 16 

Disease state  n/a  n/a  n/a  n/a     

     Pulmonary          22  55% 

     Extra‐pulmonary          14  35% 

     Both          4  10% 

*Percentages may not add to 100% due to rounding.

 

52 

3.3.2 Human antibody titers to the surface of live M. tuberculosis and to 

inactivated antigenic fractions   

Plasma was assayed by ELISA to determine total antibody titers against the 

surface of live M. tuberculosis H37Rv and against four inactivated M. tuberculosis 

antigenic fractions (Figure 6A‐B, Figure 7A‐C). Plasma from the uninfected group 

reacted to the live M. tuberculosis surface (mean titer 2.0 log10) and to all four antigenic 

fractions (mean titers, 2.2 to 3.1 log10). Plasma from the active disease group had higher 

antibody titers to the surface of live M. tuberculosis (Δ=0.72 log10), and to two of the 

antigenic fractions, whole cell lysate (Δ=0.82 log10) and secreted proteins (Δ=0.62 log10), 

when compared to uninfected controls, while cell wall (Δ=0.46 log10) had elevated 

antibody titers when compared to individuals with latent infection. The latent TB 

infection group had intermediate titers, falling between the uninfected controls and the 

active TB disease groups for the surface of live M. tuberculosis, whole cell lysate and 

secreted proteins. Antibody titers to lipoarabinomannan were similar among the three 

patient groups.  

 

53 

 

Figure 6: Antibody responses to M. tuberculosis live cell surface or whole cell lysate 

Plasma from PPD‐negative volunteers (Uninfected), patients with latent TB infection 

(Latent), or patients with active TB disease (Active) were assayed by ELISA against the 

surface of live M. tuberculosis H37Rv or H37Rv whole cell lysate. (A‐B) Log10 total Ig 

titers. (C‐D) Relative IgG avidity. (D‐E) Log10 ratio of IgG to IgM titers. Two‐sided p‐

values by student’s t‐test or Mann‐Whitney test: (*) p ≤ 0.05, (**) p ≤ 0.01, (***) p ≤ 0.001. 

 

 

54 

 

Figure 7: Antibody responses to M. tuberculosis lipoarabinomannan, cell wall, and 

secreted protein fractions 

Plasma from PPD‐negative volunteers (Uninfected), patients with latent TB infection 

(Latent), or patients with active TB disease (Active) were assayed by ELISA against the 

surface of live M. tuberculosis H37Rv or H37Rv whole cell lysate. (A‐C) Log10 total Ig 

titers. (D‐F) Relative IgG avidity. (G‐I) Log10 ratio of IgG to IgM titers. Two‐sided p‐

values by student’s t‐test or Mann‐Whitney test: (*) p ≤ 0.05, (**) p ≤ 0.01, (***) p ≤ 0.001. 

 

 

Persons with active TB disease had variable responses to the live M. tuberculosis 

surface (Figure 6A) with a range of 1.6 to 3.8 log10 and an interquartile range from 2.3 to 

3.3 log10. Variability was generally less in the uninfected and latent infection groups. 

 

55 

This variability resulted in overlap among the patient groups in total antibody titers in 

spite of statistically significant differences between groups (Figure 6A). The same trend 

was observed for all the antigenic fractions as well (Figure 6B, Figure 7A‐C). Antibody 

titers across antigens were correlated for each individual (data not shown). 

3.3.3 Relative IgG avidity to the surface of live M. tuberculosis and to 

inactivated antigenic fractions 

ELISA was used to determine the relative IgG avidity to the live M. tuberculosis 

surface and to the four inactivated antigenic fractions. Repeated exposure to antigens, as 

in prime/boost vaccinations, normally leads to increased relative avidity [97]. As 

expected, persons with active disease had higher relative IgG avidity than the 

uninfected controls for all four inactivated fractions (Δ=1.4 to 2.6, Figure 6D, Figure 7D‐

F), and these differences were statistically significant (p = 0.004 for whole cell lysate, and 

p < 0.001 for the other fractions). Patients with latent TB infections had avidities 

intermediate between uninfected controls and active TB disease for all four fractions. 

Surprisingly, the relative IgG avidity to the live M. tuberculosis surface was actually 

lower in those with active TB disease (Δ=‐1.53, p=0.004), and in those with latent TB 

disease (Δ=‐1.39, p=0.011), when compared to uninfected controls (Figure 6C). 

3.3.4 Ratio of IgG and IgM antibodies to the surface of live M. 

tuberculosis and to inactivated antigenic fractions 

ELISA was used to measure the titers of IgG and IgM‐specific antibodies to the 

live M. tuberculosis surface and to four inactivated antigenic fractions (Figure 6E‐F, 

 

56 

Figure 7G‐I).  Infectious agents typically generate an initial IgM response that is 

replaced by an IgG response [240]. Humans in all groups showed a mixed pattern of 

response with both IgG and IgM antibodies to the live M. tuberculosis surface, and to all 

four fractions. Patients in the uninfected and latent infection groups had roughly equal 

quantities of IgG and IgM to the M. tuberculosis surface, whole cell lysate, 

lipoarabinomannan, and cell wall (mean IgG/IgM ratios, ‐0.24 to 0.32 log10; Figure 6E‐F, 

Figure 7G‐H), and modest IgG predominance against secreted proteins (mean IgG/IgM 

ratios, 0.53 and 0.72 log10; Figure 6I). Patients with active TB disease had higher IgG than 

IgM titers to all antigenic fractions (mean IgG/IgM ratios, 0.45 to 1.05 log10; Figure 6F, 

Figure 7G‐I). In contrast, patients with active disease had equal amounts of IgG and IgM 

to the live M. tuberculosis surface (mean IgG/IgM ratio, 0.03 log10; Figure 6E).  

3.3.5 Correlations between antibody titers and clinical characteristics 

We explored potential correlations between antibody responses and clinical 

characteristics. Table 5 displays correlations between clinical characteristics and total 

antibody titers to the live M. tuberculosis surface and to whole cell lysate for patients 

with active TB disease. For discrete clinical variables the log10 titer is reported (mean ± 

SEM). For continuous variables (age, PPD induration), the R‐value is reported based on 

linear regression. P‐values are not adjusted for multiple comparisons. Higher titers of M. 

tuberculosis surface‐binding antibodies were observed in active TB disease patients who 

were BCG vaccinated versus unvaccinated (Δ=0.55 log10, p=0.008) or foreign born versus 

 

57 

US born (Δ=0.61 log10, p=0.004). Race/ethnicity was also correlated with surface‐binding 

antibody titers (p=0.02), with white Hispanics and Asians possessing higher titers than 

other racial/ethnic groups. There was a high degree of overlap in these three variables, 

with many patients falling into one of two groups: BCG negative/US born/black or BCG 

positive/foreign born/non‐black. HIV seropositivity was associated with lower surface‐

binding antibody titers (Δ=‐0.60 log10, p=0.039), as was increased age (r=‐0.35, p=0.027). 

Antibody titers to whole cell lysate showed weak trends in the same direction for several 

of these clinical characteristics (age, race/ethnicity, BCG vaccination, and foreign birth), 

but there were no statistically significant correlations (Table 5). Similar analyses are 

shown in Table 16 (Appendix B) for antibody titers to lipoarabinomannan, cell wall, 

and secreted protein fractions. Increased age was associated with lower antibody titers 

to lipoarabinomannan (r=‐0.35, p=0.027). No other statistically significant correlations 

were observed. Patients with latent TB infection showed no statistically significant 

correlations between antibody titers and clinical characteristics (Appendix B Table 17, 

Table 18).

 

58 

Table 5: Univariate correlation between clinical variables and total antibody titers to 

the live M. tuberculosis surface or whole cell lysate in patients with active TB disease  

  Log10 total antibody titer by ELISA 

Variables  M. tuberculosis surface Whole cell lysate

  R value or

mean ± SEM  

value* 

R value or 

mean ± SEM 

P value

Age  R=‐0.35  0.027  R=‐0.21  0.19 

Gender    0.89    0.67 

      Male (n=29)  3.1  ±  0.1    3.1  ±  0.1   

      Female (n=11)  3.1  ±  0.3    3.2  ±  0.2   

Race/ethnicity    0.018    0.11 

      White (n=7)  3.1  ±  0.3    2.9  ±  0.2   

      White Hispanic (n=11) 3.6  ±  0.2    3.5  ±  0.2   

      Black (n=17)  2.8  ±  0.2    2.9  ±  0.2   

      Black Hispanic (n=1)  2.7    2.0   

      Asian (n=4)  3.5  ±  0.2    3.2  ±  0.3   

HIV seropositivity    0.039    0.84 

      HIV + (n=7)  2.6  ±  0.2    3.1  ±  0.2   

      HIV – (n=33)  3.2  ±  0.1    3.0  ±  0.1   

Diabetes    0.65    0.051 

      Yes (n=6)  3.1  ±  0.1    3.5  ±  0.3   

      No (n=34)  3.2  ±  0.3    3.0  ±  0.1   

Tobacco usage    0.15    0.48 

      Yes(n=11)  2.9  ±  0.2    2.9  ±  0.1   

      No (n=29)  3.3  ±  0.1    3.1  ±  0.1   

Alcohol consumption (days)   0.87    0.76 

      None consumed (n=26) 3.1  ±  0.2    3.1  ±  0.1   

      1‐3 drinks (n=6)  3.2  ±  0.3    2.9  ±  0.3   

      >3 drinks or binge (n=8) 3.2  ±  0.2    3.1  ±  0.1   

BCG vaccination history    0.008    0.087 

      Yes (n=17)  3.4  ±  0.1    3.2  ±  0.1   

      No (n=22)  2.9  ±  0.2    2.9  ±  0.2   

US‐Born     0.004    0.18 

      Yes (n=20)  2.8  ±  0.2    2.9  ±  0.2   

      No (n=20)  3.4  ±  0.1    3.2  ±  0.2   

PPD induration (mm)  R=‐0.18  0.28  R=‐0.23  0.17 

Disease site    0.96    0.20 

     Pulmonary (n=22)  3.1  ±  0.2    3.1  ±  0.1   

     Extra‐pulmonary (n=14) 3.1  ±  0.2    2.8  ±  0.2   

     Both (n=4)  3.1  ±  0.4    3.4  ±  0.2   

*P‐value calculated using one‐way ANOVA or student’s t‐test for categorical variables 

or F‐statistic for continuous variables. P‐values are unadjusted for multiple comparisons. 

 

59 

Table 6: Univariate correlation between clinical variables and avidity of antibodies to 

the live M. tuberculosis surface or whole cell lysate in patients with active TB disease 

  Relative IgG avidity 

Variable   M. tuberculosis surface  Whole cell lysate 

  R value or mean ± SEM 

P value* 

R value or mean ± SEM 

P value 

Age  R=‐0.13  0.46  R=‐0.04  0.78 

Gender    0.10    0.34 

      Male (n=29)  2.7  ±  0.2    3.6  ±  0.3   

      Female (n=11)  2.1  ±  0.4    3.1  ±  0.3   

Race/ethnicity    0.008    0.71 

      White (n=7)  1.8  ±  0.4    4.0  ±  0.4         White Hispanic (n=11)  3.0  ±  0.3    3.2  ±  0.5   

      Black (n=17)  2.3  ±  0.2    3.3  ±  0.4   

      Black Hispanic (n=1)  2.5    6.0   

      Asian (n=4)  3.9  ±  0.4    3.4  ±  0.4   

HIV seropositivity    0.30    0.15 

      HIV + (n=7)  2.1  ±  0.3    2.7  ±  0.4   

      HIV – (n=33)  2.7  ±  0.2    3.6  ±  0.3   

Diabetes    0.30    0.27 

      Yes (n=6)  2.1  ±  0.4    2.8  ±  1.0   

      No (n=34)  2.7  ±  0.2    3.6  ±  0.2   

Tobacco usage    0.64    0.31       Yes(n=11)  2.7  ±  0.4    3.9  ±  0.4   

      No (n=29)  2.5  ±  0.2    3.3  ±  0.3   

Alcohol consumption (days)    0.58    0.10 

      None consumed (n=26)  2.5  ±  0.2    3.1  ±  0.2   

      1‐3 drinks (n=6)  3.0  ±  0.6    4.2  ±  0.7   

      >3 drinks or binge (n=8)  2.5  ±  0.2    4.1  ±  0.7   

BCG vaccination history    <0.001    0.40 

      Yes (n=17)  3.2  ±  0.2    3.2  ±  0.3   

      No (n=22)  2.1  ±  0.2    3.8  ±  0.4   

US‐Born     0.010    0.80       Yes (n=20)  2.1  ±  0.2    3.5  ±  0.4   

      No (n=20)  3.0  ±  0.2    3.4  ±  0.3   

PPD induration (mm)  R=‐0.16  0.36  R=‐0.10  0.57 

Disease site    0.090    0.018 

     Pulmonary (n=22)  2.5  ±  0.3    3.0  ±  0.3   

     Extra‐pulmonary (n=14)  3.0  ±  0.3    4.4  ±  0.3        Both (n=4)  1.7  ±  0.3    3.2  ±  0.8   

*P‐value calculated using one‐way ANOVA or student’s t‐test for categorical variables 

or F‐statistic for continuous variables. P‐values are unadjusted for multiple comparisons.

 

60 

3.3.6 Correlations between relative IgG avidity and clinical 

characteristics 

We conducted similar analyses for relative IgG avidity. Table 6 displays 

correlations between clinical characteristics and relative IgG avidity to the live M. 

tuberculosis surface and to whole cell lysate for patients with active TB disease. The three 

clinical factors that correlated most strongly with surface‐binding antibody titers, were 

also correlated with relative IgG avidity to the M. tuberculosis surface. Individuals with a 

history of BCG vaccination possessed higher relative IgG avidity to the surface of M. 

tuberculosis, than their non‐vaccinated counterparts (Δ=1.12, p<0.001), as did foreign born 

individuals versus those born in the US (Δ=0.87, p=0.01). Race/ethnicity was also 

correlated with surface‐binding antibody titers (p=0.008), with white Hispanics and 

Asians possessing higher relative IgG avidity than other racial/ethnic groups. Taken 

together, the group of BCG‐vaccinated/foreign born/non‐black patients had higher 

antibody titers and higher relative IgG avidity to the surface of live M. tuberculosis. 

Relative IgG avidity to whole cell lysate was correlated with disease site (p=0.018) with 

higher avidity in patients with extra‐pulmonary disease. A similar trend was noted for 

higher relative IgG avidity to the live M. tuberculosis surface in patients with extra‐

pulmonary disease. No statistically significant correlations were observed for relative 

IgG avidity to lipoarabinomannan, cell wall, or secreted protein fractions (Appendix B, 

Table 19,). Higher relative IgG avidity to the surface of live M. tuberculosis was observed 

in patients with latent TB infection who consumed higher levels of alcohol (p=0.045) and 

 

61 

in those born in the US (Δ=0.8, p=0.033) (Appendix B, Table 20). No other statistically 

significant correlations were observed between relative IgG avidity and clinical 

characteristics in patients with latent TB infection (Appendix B, Table 20 , Table 21). 

3.3.7. Association of cytokine production with surface‐binding and 

secreted protein antibody titers and IgG avidity scores  

All subjects with latent TB infection (n=23) and a subset of subject with active TB 

disease (n=10) were included in a previously published M. tuberculosis biomarker study 

[239]. Whole blood was incubated with M. tuberculosis‐specific peptides and the 

concentrations of cytokines and chemokines determined. These values were plotted 

against surface‐binding and whole cell lysate antibody titers (Appendix B, Table 22) 

and surface‐binding and whole cell lysate IgG avidity scores (Appendix B, Table 23), 

with r and p‐values reported. In the ten patients with active TB disease, there was a 

positive correlation between IL‐1β and antibody titers to the surface of live M. 

tuberculosis (r=0.70, p=0.02) and to whole cell lysate (r=0.69, p=0.03). The significance of 

this finding is unclear: since 96 pairwise comparisons were made, this rate of p‐values 

below 0.05 would be expected by chance alone. When cytokines were grouped into those 

associated with either TH1 or TH2 responses, there was no pattern of associations.  

A greater number of cytokines were correlated with surface‐binding antibody 

and whole cell lysate antibody IgG avidity.  There was a positive association between 

IFN‐γ (r=0.73, p=0.02), IL‐6 (r=0.65, p=0.04), IL‐8 (r=0.89, p=0.001), MIP‐1α (r=0.77, p=0.01) 

and MIP‐1β (r=0.85, p=0.002) and surface‐binding antibody IgG in patients with active 

 

62 

disease. Associations were also observed between IL‐10 (r=0.77, p=0.01), IL‐13 (r=0.65, 

p=0.04), Eotaxin (r=‐0.71, p=0.02), and RANTES (r=‐0.71, p=0.02) and whole cell lysate 

antibodies in patients with active disease.  As with antibody titers, there was no pattern 

of association seen with TH1or TH2 cytokines, and despite the large number of 

correlations with IgG avidity scores, no overall pattern was observed.  

3.3.8 Antibody titers and avidity scores to environmental mycobacteria 

As shown in Figure 6 and Figure 7, subjects with no evidence of TB infection had 

detectable antibody to the surface of live M. tuberculosis and to all four antigenic 

fractions derived from M. tuberculosis. Humans are exposed to environmental 

mycobacteria with significant antigenic similarity to M. tuberculosis. We generated 

protein lysates from M. tuberculosis H37Rv, and the type strains of M. intracellulare, M. 

avium, and M. fortuitum. We compared antibody titers to these lysates in our nine 

uninfected and a randomly selected group of ten patients with active TB disease 

(Appendix B, Figure 34A‐D). Uninfected patients had modest antibodies to lysates from 

all four mycobacterial species, and these titers were increased to all four species in all 

patients with active TB (Δ=0.65 to 0.76 log10). Among those with active TB disease, 

antibody titers to the M. tuberculosis protein lysates were correlated to antibody titers to 

M. avium (r2=0.92, p<0.001), M. intracellulare (r2=0.94, p<0.001), and M. fortuitum (r2=0.58, 

p=0.01) as shown in Figure 34E‐G (Appendix B). 

 

63 

  As shown in Figure 6C, relative IgG avidity to the surface of live M. tuberculosis 

was lower in persons with active TB disease than in uninfected patients. We measured 

antibody titers and relative IgG avidity to the surface of environmental mycobacteria to 

determine whether this reduced avidity is specific to M. tuberculosis. Antibody titers to 

the surface of M. avium, M. intracellulare, and M. fortuitum did not differ significantly 

between uninfected patients and patients with active TB disease (Figure 8A‐C). Relative 

IgG avidity did not differ between uninfected volunteers and individuals with active TB 

disease for the surface of live M. intracellulare (Δ=0.37, p=0.37) or the surface of live M. 

avium (Δ=0.62, p=0.33) (Figure 8D‐E). Patients with active TB disease had increased IgG 

avidity to the surface of live M. fortuitum (Δ=1.54, p=0.01).

 

64 

 

 

Figure 8: Reactivity of human plasma to surface of environmental mycobacteria 

Plasma from PPD‐negative volunteers (Uninfected), patients with latent TB infection 

(Latent), or patients with active TB disease (Active) were assayed by ELISA against the 

surface of live M. intracellulare (A,D) M. avium (B,E), and M. fortuitum (C,F). Log10 total Ig 

titers and relative IgG avidity are displayed. Two‐sided p‐values by student’s t‐test or 

Mann‐Whitney test: (*) p ≤ 0.05, (**) p ≤ 0.01, (***) p ≤ 0.001.   

 

 

3.4 Discussion 

Previous work has characterized the human humoral response against M. 

tuberculosis by examining selected antigens to determine their utility for inclusion in 

diagnostic tests for tuberculosis, or as potential biomarkers [164,241‐251]. Our results are 

 

65 

in agreement with an overarching principle from these studies. Antibody titers in 

persons with latent TB infection or active TB disease are highly variable, and overlap 

with the titers found in uninfected individuals [249‐252]. We observed a wide range of 

antibody titers among patients with active TB disease to the surface of live M. 

tuberculosis and to all four antigenic fractions (Figure 6, Figure 7). In each case, titers 

from patients with active TB disease overlapped with titers from uninfected subjects.  

In addition our work has identified that antibodies to the surface of M. 

tuberculosis do not follow the same trends as antibodies against other M. tuberculosis 

antigens. While patients with active disease have slightly elevated titers compared to 

uninfected controls, there is a decrease in avidity, and no increase in the IgG/IgM ratio 

(Figure 6), suggesting that there is a prolonged IgM response to the live surface of M. 

tuberculosis. This contrasts with antibodies to whole cell lysate, secreted proteins, and 

two components of the cell wall: LAM, and the cell wall fraction. The decrease of avidity 

to cell surface antigens may represent a lowering of overall avidity, conversion of 

antibodies from IgM to low‐avidity IgG, or exhaustion of B‐cells producing higher‐

avidity antibodies. The absence of increased avidity is notable none the less, as surface‐

binding antibodies are a potentially protective class, and humans lack high titer‐high 

avidity antibodies against the surface. We identified three clinical factors (BCG 

vaccination, race/ethnicity, and country of origin) in persons with active TB disease that 

 

66 

were strongly correlated with antibody titer (Table 5) and relative IgG avidity (Table 6) 

to the live M. tuberculosis surface. These factors were not correlated with antibody titers 

or relative IgG avidity to the inactivated antigenic fractions.   

  Numerous studies have examined the correlation of a variety of clinical factors 

with antibody production in tuberculosis and other diseases, though none have 

evaluated antibodies to the surface of live M. tuberculosis. While these studies have 

examined numerous factors found in this study including age [253], country of origin, 

BCG vaccination status and gender [254], HIV status [255], , disease site [246], , and PPD 

size [256], their results have varied depending on the antigen or cellular fraction used to 

quantitate antibody levels. Among persons with active TB disease, higher surface‐

binding antibody titers and higher relative IgG avidity were strongly correlated with 

BCG vaccination, foreign birth, and with race/ ethnicity of either white Hispanic or 

Asian. Lower surface‐binding antibody titers were associated with increasing age and 

with HIV seropositivity (Table 6). 

  There was high overlap among the clinical variables of BCG vaccination, country 

of birth, and race/ethnicity among patient with active TB disease: 100% of BCG 

vaccinated patients were foreign born, 91% of BCG unvaccinated patients were US born, 

and 77% of patients identifying themselves as black were US born and BCG 

unvaccinated. This overlap was too high to permit meaningful multivariate analysis. 

 

67 

The association with higher surface‐binding antibodies may be primarily driven by one 

of these three factors, but the present data set does not define this factor. Other studies 

have examined race, BCG vaccination status, and country of origin in relation to 

antibody responses to antigenic fractions from M. tuberculosis [254,257,258]. Associations 

were noted with country of origin, but not with race or BCG vaccination. None of these 

studies evaluated antibodies to the surface of live M. tuberculosis.  

  Antibody titer and antibody avidity have been identified as correlates of 

protection for other bacterial vaccines including vaccines against Haemophilus influenzae, 

Streptococcus pneumoniae, and Bordetella pertussis [97,98,259,260]. BCG vaccines may 

induce increased antibody titers and increased relative avidity to the surface of M. 

tuberculosis, and surface‐binding antibodies may serve as a correlate of vaccine‐induced 

protection. These questions could be tested using samples from BCG vaccine trials.  

  Among active TB disease patients, lower surface‐binding antibody titers were 

associated with increasing age (r=‐0.35, p=0.027) (Table 5). A similar association was 

seen for antibodies to lipoarabinomannan (r=‐0.35, p=0.027) (Appendix B, Table 16), and 

trends were seen with other antigenic fractions.  Elderly patients also have reduced 

antibody responses to vaccination [253]. Previous work focusing on TB has shown either 

a negative correlation between antibody titer and age, or no correlation at all depending 

on the specific antigens studied [246,254].   

 

68 

  Among patients with active TB disease, HIV seropositivity was associated with 

lower surface‐binding antibody titers (Δ=0.5 log10) (Table 5). Other studies have shown 

that HIV infection induces dysregulation in antibody responses to LAM, altering IgG 

subtype profiles, and decreasing the levels of IgG2 anti‐M. tuberculosis antibodies as 

compared to HIV negative controls [255]. In both aging and HIV infection, T‐cells are 

also affected. Increased age is also known to lead to a collapse in T‐Cell diversity [261] 

and function [262], while HIV infection leads to a decrease in CD4+ T‐Cell count [263]. 

Older age and HIV infection are both associated with reactivation TB disease. While T‐

cells are primarily responsible for controlling M. tuberculosis infection [264‐266], our 

results raise the possibility of a role for surface‐binding antibodies as well.  

We also examined cytokine levels in whole blood after TB‐specific antigen 

stimulation for all patients with latent TB infection and ten active TB disease patients 

(Appendix B, Table 22). No meaningful correlations were found for either antibody titer 

or antibody avidity. Elevated levels of Th2 cytokines, promote B‐cell proliferation and 

differentiation to antibody‐producing plasma cells [267] and humans with active TB 

disease have also been demonstrated to generate Th2‐like profiles in response to 

mycobacterial antigens [268]. However, studies in mice have demonstrated altered 

cytokine profiles over the course of infection, starting with a pro‐inflammatory TH1 

response, and switching to a TH0 balance (equal amounts of IL‐2 and IL‐4 production) 

 

69 

during chronic infection [269].  Having a cross‐sectional study design with patients at 

varying stages of disease may have hidden disease‐state dependent cytokine differences  

We examined the antibody response to the surface of other live environmental 

mycobacteria to determine if the decreased avidity score observed to the surface of live 

M. tuberculosis was species‐specific. As expected, antibodies from humans with active 

disease cross‐reacted with protein lysates as well as the live surface of M. avium, M. 

intracellulare, and M. fortuitum.  (Figure 8; Appendix B, Figure 34). This is unsurprising 

as previous studies have shown monoclonal antibodies produced against M. tuberculosis 

cross react with numerous other mycobacterial species including M. kansasii, M. gastri, 

M. fortuitum and M. marinum [167]. The cross‐reactive nature of mycobacterial antibodies 

may also explain the presence of M. tuberculosis specific antibodies in the uninfected 

control population. Notably, however, avidity scores did not decrease in individuals 

with active TB disease to the surface of live environmental microbes, indicating that the 

decreased avidity to the surface of M. tuberculosis is species‐specific.  

The cohort used for this study has several limitations which affect the scope of 

our conclusions. Due to the cross‐sectional nature of this study, we cannot determine 

whether antibodies to the surface of M. tuberculosis reduce progression to disease in 

patients with latent TB infection, and we are unable to track changes in antibody levels 

associated with successful treatment. Prospective studies of patients with latent TB 

 

70 

infection and active TB disease would provide additional insights. We also did not 

collect data on parasitic infection, in any of our patient groups. The presence of parasites 

can induce Th2‐polarize adaptive immune responses, which could mask correlations 

between biomarkers and antibody titers/IgG avidity scores [270]. Our uninfected cohort 

is also small. Despite its low number, antibody titers and avidity scores had a similar 

range and standard deviation as latently infected and actively diseased individuals.  In 

addition our uninfected cohort contained no BCG vaccinated individuals, making us 

unable to comment on the ability of the BCG vaccine to generate high titer/high avidity 

surface‐binding antibodies in the absence of M. tuberculosis infection. Expansion of this 

cohort to include individuals with BCG vaccination, HIV seropositivity and a higher 

percentage of foreign born individuals would provide important information on the 

baseline status of surface‐binding antibodies across a broad population. 

  Our ELISA assay also utilizes bacteria grown in liquid media in the presence of 

tyloxapol to reduce bacterial clumping. As tyloxapol has the potential to alter the 

bacterial surface, the surface of these culture‐grown bacteria may differ from the surface 

of M. tuberculosis that is present in human tissues or sputum [271]. Future studies 

detailing changes to the surface of the bacteria when grown in vivo versus in vitro will 

enable us to better characterize the human surface‐binding antibody response to the 

most physiologically relevant form of the bacterium.   

 

71 

Natural TB infection in humans results in incomplete protection from re‐

infection [53]; therefore, a fully effective vaccine may need to generate responses not 

found in infected humans. Antibodies to many microbes have the capacity to alter 

infection rate when they are present at the time of exposure, and novel TB vaccines with 

the goal of preventing infection may need to rely on antibodies, a they can be present in 

the lung at the time of infection [272]. Our work demonstrates that most humans with 

active TB infection lack high avidity surface‐binding antibodies. Vaccines targeting 

specific antigenic components or epitopes that are accessible on the surface of M. 

tuberculosis may induce high‐avidity surface‐binding antibodies. Further research is 

warranted into the potential protective role of high‐avidity antibodies to the M. 

tuberculosis surface. 

 In summary, these data demonstrate the difference between antibody responses 

to the surface of live M. tuberculosis and the responses to inactivated cellular fractions. 

When compared to uninfected humans, patients with active TB disease had increased 

avidity to cellular fractions, but decreased avidity to the M. tuberculosis surface. Patients 

with active TB disease also had increased IgG/IgM ratios to cellular fractions but not to 

the M. tuberculosis surface. Lastly, higher surface‐binding antibody titers were correlated 

with clinical factors associated with reduced rates of active TB disease: BCG vaccination, 

younger age, and HIV seronegativity. As highly‐avid antibodies to surface components 

 

72 

of other bacteria are associated with protection, the lack of high‐avidity antibodies to the 

surface of M. tuberculosis in humans is notable.  

3.5 Future directions 

Although this study has generated interesting hypotheses regarding the use of 

surface‐binding antibodies as clinical correlates and the failure of humans with active 

disease to produce high‐avidity, high titer surface‐binding antibodies, its cross sectional 

nature limits its power. Future studies need longitudinal samples, preferably pre‐ and 

post‐BCG vaccination, with sufficient clinical tracking to diagnose both latent TB 

infection and active TB disease years after enrollment. Large cohorts, with these 

characteristics, and uniform countries of origin, exist and plasma from enrollees could 

be used to expand on our findings [273,274].   

In our study, BCG vaccinated individuals with active disease possess higher‐

titer, higher‐avidity surface‐binding antibodies, than their non‐vaccinated counterparts 

(Table 5, Table 6).  While factors such as antigen‐specific CD4+ T‐cells, and pro‐

inflammatory cytokine production are critical for disease control, currently, no true 

correlates for BCG mediated protection are known [90,275]. Antibodies are correlates of 

protection for numerous other vaccines against both viral and bacterial pathogens [276]. 

However, due to a high degree of confounding between race, country of origin, and 

BCG vaccination status, it was impossible to determine if BCG vaccination was the 

 

73 

driving factor behind the higher‐titer/higher‐avidity surface‐binding antibodies. To test 

the hypothesis that BCG vaccination drove the difference, future studies should 

compare surface‐binding antibody titers and relative IgG avidity in BCG vaccinated and 

unvaccinated individuals, while controlling for race and country of origin. In addition, it 

would be interesting to compare baseline surface‐binding antibody levels in BCG 

vaccinated individuals who become infected after exposure to M. tuberculosis, to those 

who do not, to determine if surface‐binding antibody levels are a predictor of the failure 

of BCG vaccination to protect.  

Another intriguing conclusion from our study is that surface‐binding antibodies 

have decreased avidity in individuals with active TB disease as compared to uninfected 

controls (Figure 6). Examination of relative IgG avidity in longitudinal samples from the 

same individual prior to, and after the contraction of TB infection, would elucidate if this 

finding is an artifact of the cohorts used.  Decreasing IgG avidity over the course of 

infection is not unique to M. tuberculosis, as infection of mice with the tapeworm parasite 

Echinococcus granulosus leads to decreasing avidity, and corresponding IgG subclass 

change over the course of infection[277]. If avidity is observed to decrease in the same 

individual over the course of disease, two pronged additional studies should follow. 

Standard and avidity ELISA assays of sequential plasma samples can determine if the 

decreased avidity is due to a shifting of IgG subclasses from one with higher relative 

 

74 

avidity to one with lower relative avidity. Additionally, isolation and immortalization of 

plasma and memory B‐cells, followed by sequencing of individual B‐cell clones at 

multiple time points, can monitor if there is constant conversion of antibodies from IgM 

to low‐avidity IgG, or if there is exhaustion of B‐cells producing high avidity antibodies.  

Lastly, in this study, HIV + individuals with active TB disease had decreased 

antibody titers to the surface of live M. tuberculosis, but not antigenic fractions, as 

compared with HIV ‐ patients (Table 5; Appendix B, Table 16).  However, the number 

of seropositive individuals examined was small (n=7). HIV seropositivity is known to 

impair the formation of some, but not all, antibodies post vaccination, as well as 

decrease pre‐existing antibody levels, and trigger shifts in IgG subclass [255,278‐280]. 

Obtaining plasma samples from a larger cohort of HIV patients to validate this finding is 

essential. If HIV seropositivity is confirmed to lead to decreased surface‐binding 

antibody titers, the correlation between antibody titers and T‐Cell levels should be 

determined. Demonstrating a CD4+ T‐Cell dependence for surface‐binding, but not 

other M. tuberculosis antibodies, would provide valuable information on the formation 

and maintenance of these potentially critical antibodies during infection.  

 

75 

4. Surface-binding antibodies decrease bacterial burden in the murine lung by blocking M. tuberculosis uptake

4.1 Introduction

Antibodies that bind to the surface of bacteria are capable of preventing both 

colonization and infection [94,95] . However, humoral immunity has been disregarded 

as a potential protective mechanism against M. tuberculosis, largely due to the failure of 

passive protection studies at the turn of the 20th century [148]. Recently, there has been 

renewed interest in antibody‐mediated immunity to M. tuberculosis, especially as it 

related to vaccine design [107]. Monoclonal antibodies have been shown to be protective 

in mice, and serum antibody levels correlate with reduced disease severity and impaired 

dissemination in humans [188,189,191‐195,281,282]. On the basis of these studies, we 

hypothesized that antibodies, specifically those against the surface of the bacteria, could 

alter interactions between M. tuberculosis and host immune cells, changing the course of 

early infection.  

In this study we have identified murine monoclonal antibodies that bind to the 

surface of live M. tuberculosis. Surface‐binding, but not non‐surface‐binding antibodies 

decrease early pulmonary burden in mice, through an agglutination independent 

mechanism, when mixed with M. tuberculosis prior to infection. These changes in early 

CFU are accompanied in vivo by a decrease in the number of infected cells, and a change 

 

76 

in the cell types that are infected. The ability of surface‐binding antibodies to alter early 

infection events makes them a promising component of anti‐infective vaccines.  

4.2 Methods

4.2.1 Hybridoma generation

Female BALB/c mice were vaccinated five times intraperitoneally with 50μg of 

either purified H47rV heat‐shock protein‐X (HSP‐X) (BEI, NR‐14860), LAM or Apa (BEI 

Resources, NR‐14862) diluted 1:1 in SAS adjuvant (Sigma, S6322). Vaccinations occurred 

at two week intervals, with a final boost of antigen alone coming three days prior to 

fusion. Splenocytes and NS0 Bcl2 myeloma cells were fused using polyethylene glycol 

(Roche, 10783641001) according to manufacturer’s instructions. After fusion, cells were 

grown in selection media (RPMI 1640, 10% Fetal Calf Serum (FCS) (GE Healthcare, 

SH3008002), 1% non‐essential amino acids (Gibco, 11140‐050), 2 mM glutamine, 1 mM 

sodium pyruvate (Gibco, 11360‐070), 2% HAT‐media supplement (Duke Cell Culture 

Facility, H0262‐VL), and 10% J774A.1 cell supernatant).  

Ten to fourteen days after fusion hybridoma supernatants were screened by 

ELISA against H37Rv whole cell lysate and their cognate antigens. LAM and Apa 

vaccinated mice were screened against the purified antigen used for vaccination, while 

HSP‐X vaccinated mice were screened against a recombinant HSP‐X reference standard 

(BEI Resources, NR‐31384). Hybridoma lines with high reactivity to both their cognate 

 

77 

antigen and whole cell lysate were cloned by limiting dilution. A cell line was 

considered clonal when after repeated limiting dilutions, 20/20 clones demonstrated 

reactivity to their cognate antigen.  Once clonal, cell lines were adapted to hybridoma 

growth media (DMEM/F‐12+ glutamax (Gibco, 10565‐018), 1% antibiotic/antimycotic 

(GE Healthcare, SV3007901), 10% J774A.1 cell supernatant, 10% FCS, 0.7% β‐

mercaptoethanol (Sigma, M2650)) for propagation and freezing.   

4.2.2 Hybridoma growth and antibody purification

Hybridoma lines were next adapted to serum free hybridoma media (SFM 

Hybridoma media (Gibco, 1245‐076) with 1% antibiotic/antimycotic). After adaptation, 

cells were washed and incubated in serum free hybridoma media in either 1000mL or 

300mL cell‐line flasks (VWR WCL1000 and WCL0350). Media in flasks was changed 

weekly.  

Supernatant from cell line flasks was spun at 200g for six minutes, and then 

filtered through a 0.45 μM filter prior to antibody purification. Supernatants were 

purified on HiTrap protein G columns (GE Healthcare, 17‐040‐01) according to 

manufacturer’s instructions. In brief, columns were washed with binding buffer (20mM 

Na2HPO4, pH 7.0), followed by application of hybridoma supernatants diluted 1:1 in 

binding buffer. The column was then washed in binding buffer, followed by antibody 

elution from the column in 0.1 M glycine‐HCl, pH 2.7. Eluant was immediately restored 

 

78 

to neutral pH with 1M Tris‐HCL, pH 9.0. All samples were passed over the column at 

1mL/min flow rate, and purified antibody concentrations were determined via the 

Nanodrop 2000 (Thermo Scientific).  

All samples with over a 0.250mg/mL concentration were buffered exchanged by 

centrifugation (Millipore, 4307) into PBS. The isotypes of purified antibodies were 

determined using IsoStrip mouse monoclonal antibody isotyping kit (Roche, 

11493027001).  

4.2.3 Antibodies

In addition to the antibodies generated in this study, hybridoma lines for eight 

additional M. tuberculosis‐specific antibodies (gift of Karen Dobos) along with three 

control antibodies (gift of Barton Haynes) were obtain. A list of all antibodies used, their 

isotypes, sources, and targets can be found in Table 7. Surface‐binding antibody pools 

were also tested. A list of the components and ratios for these antibody pools can be 

found in Table 8.   

 

 

 

 

 

 

79 

Table 7: Experimental Antibodies 

Antibody  Isotype  Source  Target 

Control antibodies 

15H10  IgG2a  Barton Haynes [283]  Ebola Env 

6D11  IgG1  Barton Haynes[284]  Ebola Env 

13H11  IgG2a  Barton Haynes [285]  HIV gp41 

Experimental antibodies 

CS‐40  IgG1  BEI Resources NR‐13812 

[286] 

LAM 

IT‐70  IgG1  BEI Resources NR‐13657 

[287] 

GroEL2 

IT‐13  IgG1  BEI Resources NR‐13825 

[288] 

GroEL2 

18D11  IgG1  this study  HSP‐X 

15A4  IgG1  this study  HSP‐X 

16G2  IgG1  this study  HSP‐X 

CS‐49  IgG1   BEI Resources NR‐13814  HSP‐X 

IT‐20  IgG1  BEI Resources NR‐13607 

[288] 

HSP‐X 

1H11  IgG1  BEI Resources NR‐13779  GLcB 

IT‐15  IgG1  BEI Resources NR‐13605 

[288] 

PhoS1 

 

Table 8: Components of surface‐binding antibody pools 

Surface‐binding

antibody pool 

Ratio  Antibodies 

surface‐binding 

pool A 

1:1  IT‐70 : 18D11 

surface‐binding 

pool B 

1:1:1:1  IT‐70 : IT‐13 : CS‐40 : 18D11 

surface‐binding 

pool C 

1:1:1  IT‐70 : CS‐40 :  18D11 

surface‐binding 

pool D 

2:2:1  IT‐70 : CS‐40 :  18D11 

 

 

80 

4.2.4 ELISA assay

The experimental protocol for both antigenic and C‐ELISA assays can be found 

in Chapter 3, with a few minor alterations. First, in addition to whole cell lysate and 

LAM, the HSP‐X recombinant reference standard and the soluble cell wall protein 

fraction (BEI Resources, NR‐ 14840) were used as antigens. Second, since the samples 

assayed were mouse, not human, a 1:32 dilution of sera from a mice with chronic M. 

tuberculosis was used as a positive control, and a 1:3000 dilution of alkaline‐phosphatase 

conjugated goat‐anti‐mouse‐IgG (Sigma, A7434) was used as the secondary antibody. 

Third, assay results are displayed as the OD value at a 0.25mg/mL concentration for 

purified antibodies and at a 1:64 dilution for murine sera.  

4.2.5 Avidity ELISA assay

The experimental protocol for the avidity ELISA assay can be found in Chapter 3, 

and was performed using the same murine‐specific secondary antibody and positive 

control described above.  

4.2.6 Murine immune sera

Twelve week old female BALB/c mice were infected with a viable aerosol 

concentration of 0.38 CFU/mL of M. tuberculosis as described in Chapter 5. Blood was 

harvested from the submandibular vein every two weeks for one year post infection. 

Sera were isolated as described in Chapter 2.   

 

81 

4.2.7 Western Blot

15μg of either M. tuberculosis whole cell lysate, secreted proteins, cell wall, or 

cytosolic (BEI Resources, NR‐14834) fractions were mixed with Laemmli sample buffer 

and run at 130V for 45 minutes on an SDS‐PAGE gel (BioRad, 567‐1098) in 25mM Tris, 

192mM glycine, 0.1% SDS, pH8.3 (BioRad, 161‐0772). Proteins were transferred to PDVF 

membrane at 30V for 1 hour in 25mM Tris, 192mM glycine, 20% methanol, pH8.3 

(BioRad, 161‐0771). Membranes were blocked in 5% non‐fat dry milk in Tris‐Buffered 

Saline + 0.1% Tween 20 (TBST) for one hour at room temperature, and incubated 

overnight at 4oC with primary antibody. Primary antibodies were diluted as follows in 

5% non‐fat dry milk in TBST: IT‐70 (0.6 μg/mL), 18D11 (0.4 μg/mL), 15A4 (1.1 μg/mL), 

CS‐49 (1.2 μg/mL), hybridoma supernatants (1:100 to 1:500). Membranes were then 

washed 3 times in TBST, and incubated for one hour at room temperature with 0.2 

μg/mL goat‐anti‐mouse IgG‐HRP (Genscript, A00160). Membranes were washed a final 

three times and developed via chemiluminescence (Roche, 12015796001) and x‐ray film.  

4.2.8 Bacterial strains and growth conditions

  M. tuberculosis H37Rv and M. tuberculosis H37Rv dsRed were grown in 7H9 

media supplemented with 10% OADC, 0.5% glycerol, 0.05% tyloxapol, at 37oC, in a 

shaking incubator at 100 ‐ 130 rpm. Media for H37Rv dsRed was supplemented with 

 

82 

1μg/mL kanamycin (Sigma, K0129). For CFU determination, M. tuberculosis H37Rv was 

grown on the in house 7H10 agar plates described in Chapter 2. 

4.2.9 Biotin fixation to M. tuberculosis

M. tuberculosis biotin fixation was adapted from Jhingran et al [289]. To optimize 

the ratio of biotin to M. tuberculosis H37Rv dsRed, log phase bacteria were washed in 

50mM carbonate buffer. Varying concentrations of bacteria were then rotated with 0.5 

mg/mL Biotin‐XX, SSE (Invitrogen, B‐6352) for two hours at 4oC, in 1mL of 50mM 

carbonate buffer. Bacteria were washed in 0.1M Tris‐HCL pH 8.0, and stained with 

0.02mg/mL FITC‐streptavidin (Life technologies, SNN1008) at room temperature for 30 

minutes. FITC signal intensity served as a proxy for the amount of biotin affixed to the 

surface. Live bacteria were phenotyped using a FACSAria II SORP and FACSDiva™ 8.0. 

Single bacteria were identified on the basis of forward side scatter profiles, and dsRed 

positivity (Figure 9). Mean FITC‐intensity increased in a concentration dependent 

manner. 0.5 mg/mL Biotin‐XX,SSE per OD 1.0 M. tuberculosis was selected as the 

optimum ratio for future studies.  

For cell culture and animal experiments M. tuberculosis H37Rv was grown to log 

phase and resuspended in 50mM carbonate buffer. 2x108  bacteria were rotated with 0.5 

mg/mL of Biotin‐XX, SSE for two hours at 4oC in 1mL of 50mM carbonate buffer. 

Bacteria were then washed in 0.1M Tris‐HCL pH 8.0, resuspended in either PBS or cell 

 

83 

culture  media, and incubated with BTN.4, an IgG1 anti‐biotin antibody (Thermo 

Scientific, MA5‐11251), in lieu of M. tuberculosis specific antibodies. 

 

 

Figure 9: Optimization of biotin fixation to M. tuberculosis 

Varying amounts of M. tuberculosis H37Rv dsRed were incubated with 0.5 mg/mL biotin 

for two hours at 4C, prior to washing with 0.1M Tris‐HCL (pH 8). After the wash 

bacteria were labeled with 0.02 mg/mL FITC –streptavidin in PBS for 30 minutes prior to 

flow cytometry. (A) gating strategy for isolating single bacteria (B) Histograms of mean 

FITC fluorescence (C) plot of mean FITC intensity per mg/OD∙mL of biotin.  

 

84 

4.2.10 Macrophage uptake and survival assay

Raw 264.7 cells were grown to 50‐80% confluence in Raw growth media (DMEM 

(Gibco, 11965‐084) with 10% FBS, 1% antibiotic/antimycotic, 1% sodium pyruvate, and 

1% non‐essential amino acids). Cells were washed in Raw cell experimental media 

(DMEM with 10% FBS, 1% sodium pyruvate and 1% non‐essential amino acids), plated 

in 96‐well plates at ~10,000 cells per well, and left to settle at 37oC.   

Log phase H37Rv was washed twice in PBS‐Ty and resuspended in Raw cell 

experimental media. 5x104 bacteria were incubated with varying concentrations of 

antibody or media alone for 30 minutes prior to incubation with cells for two hours at 

4oC to synchronize uptake. Infection occurred for two hours at 37oC. After infection cells 

were washed with Raw experimental media, and incubated for 1 hour at 37oC in Raw 

experimental media containing 1μg /mL streptomycin (Sigma, S6501) to remove 

extracellular bacteria. Cells were then either lysed in de‐ionized water (dH2O), or 

incubated overnight, in antibiotic‐free Raw experimental media, at 37oC and lysed at 

twenty‐four hours post infection. Lysates were serially diluted in PBS‐Ty, and plated. 

Data is displayed as percent of no antibody control. Normalized twenty‐four hour data 

was calculated by dividing the percent of no antibody control at twenty‐four hours by 

the average percent of no antibody control at three hours.  

 

85 

4.2.11 Bacterial clumping assay

M. tuberculosis H3Rv was grown to OD 0.78, washed twice in PBS‐Ty, and 

resuspended to a final OD of 0.1 in PBS‐Ty. 1x105 bacteria were incubated with either 

PBS‐Ty or 60μg of antibody in a total volume of 50μL for 15 minutes at room 

temperature. Samples were then serially diluted, and plated on 7H10 agar plates. Each 

antibody was tested in triplicate.  

4.2.12 Mice

Six week old female wild‐type BALB/c mice from National Cancer Institute 

(01B05) were housed in the RBL at Duke University for at least one week prior to M. 

tuberculosis exposure under environmental conditions and protocols described in 

Chapter 2.  

4.2.13 Isolation of dsRed M. tuberculosis from peritoneal lavage

M. tuberculosis H37Rv dsRed was washed twice in PBS‐Ty and resuspended to a 

final OD of 1.0. Fifteen ten‐week old female BALB/c mice were injected intraperitoneally 

with 1x107 bacteria in 100μL. One week post infection, mice were sacrificed by isoflurane 

overdose, with M. tuberculosis dsRed recovered from the peritoneal cavity via peritoneal 

lavage with 5 mL of PBS‐Ty. Peritoneal lavages were spun at 200g for 10 minutes, with 

the resulting pellet lysed in RIPA buffer (Sigma, R0278) to free intracellular M. 

tuberculosis. Samples were then resuspended in 400 μL of PBS‐Ty and dsRed positive 

 

86 

bacteria isolated by using a FACSAria II SORP and FACSDiva™ 8.0. The gating scheme 

for flow cytometry sorting is displayed in Figure 10. RAW 267.4 cells, grown in Raw 

growth media to confluence, were lysed to serve as a negative control for gating. A 

median amount of 4.4log10 ± 0.7log10 M. tuberculosis were recovered from each mouse. 

 

Figure 10: Gating scheme for dsRed isolation from peritoneal lavage 

(A) uninfected RAW 267.4 cells were lysed in dH20 to serve as a negative control (B) 

bacterial isolation from peritoneal lavage one week after intraperitoneal instillation of M. 

tuberculosis H37Rv dsRed.  

4.2.14 Murine administration of antibody pre-mixed with M. tuberuclosis

For infection with culture‐grown bacteria, log phase M. tuberculosis H37Rv was 

washed twice in PBS‐Ty and resuspended to a final OD of 0.1. 1x105 M. tuberculosis were 

incubated with varying concentrations of antibody in a 50μL total volume, fifteen 

minutes prior to retropharyngeal instillation. For infection with mammalian adapted 

bacteria, 4x102 M. tuberculosis H37Rv dsRed isolated from peritoneal lavage fluid were 

 

87 

incubated with 30μg of antibody in a 50 μL total volume for fifteen minutes prior to 

retropharyngeal instillation. 

Mice were sacrificed at either three of six days post retropharyngeal exposure. 

Murine lungs were manually homogenized in PBS‐Ty. After homogenization lungs were 

serially diluted in PBS‐Ty prior to plating. Sterility of homogenates was ascertained by 

plating on Chocolate II agar with hemoglobin and IsoVitalex. CFUs were counted after 

3‐4 week incubation at 37oC. 

4.2.15 Single cell suspension of infected mouse lung and pneumocyte staining

Seven week old female BALB/c mice were instilled with either PBS, 2.4x105 M. 

tuberculosis or 2.4x105 M. tuberculosis mixed with 60μg of surface‐binding pool C as 

previously described. Mice were sacrificed at two, twenty‐four, and seventy‐two hours 

post infection, and lungs were harvested for processing. The protocol for pneumocyte 

isolation and cell staining is the same as found in Chapter 2. Prior to flow cytometry, 

10% of the total pneumocyte preparation was removed for CFU determination by 

plating.  

4.2.16 Flow cytometry analysis

The gating scheme for flow cytometry analysis is shown in Figure 11. Single cells 

were discriminated from electronic noise by forward‐scatter area vs. side scatter area. 

Live cells were then selected on the basis of Live/Dead fixable yellow stain exclusion. On 

 

88 

the basis of published literature cell types were delineated on the basis of GR‐1, CD11b, 

and CD11c positivity [27,213]. Non‐neutrophilic cells were separated from neutrophils 

by GR‐1 signal, with neutrophils ultimately being identified as GR1+ CD11b+. GR1‐ cells 

were then gated into three groups on the basis of CD11b and CD11c signal. (1) alveolar 

macrophages (CD11blo CD11chi) (2) migratory macrophages (CD11bhi   CD11clo) (3) 

monocyes (CD11bhi CD11cneg). Infected cells were discriminated on the basis of dsRed 

positivity, with their cell type determined by applying the gates previously described 

(Figure 11). The average amount of dsRed background signal was determined using six 

uninstilled control mice. A representative image of an infected and an uninfected mouse 

can be found in (Figure 12). All reported values for infected cells have been background 

subtracted. Flowjo v10.0 was used for all flow cytometry analysis. 

 

89 

 

Figure 11: Gating scheme for infected cell flow cytometry analysis 

Single cells were discriminated from electronic noise by plotting forward‐scatter area vs. 

side scatter area. Live cells were then selected on the basis of Live/Dead fixable yellow 

stain exclusion. Non‐neutrophilic cells were separated from neutrophils by GR‐1 

positivity. GR1‐ cells were then gated into three groups on the basis of CD11b and 

CD11c signal: (1) alveolar macrophages, (2) migratory macrophages, (3) monocytes. 

dsRed positive cells were isolated from the live‐cell gate, with cell‐types identified by a 

combination of GR‐1, CD11b and CD11c signal. 

 

90 

 Figure 12: Comparison of dsRed positive cells in infected vs. uninfected mice 

Pneumocytes were isolated from the lungs of M. tuberculosis infected or uninfected 

control mice, and dsRed positive cells were discriminated as described in Figure 11. A 

representative image of the number of dsRed positive cells in a M. tuberculosis infected 

mouse and an uninfected control mouse is shown. 

4.2.17 Statistics

Prism Software was used for statistical analyses. For pairwise comparisons 

among continuous variables a student’s t‐test was used, and for comparisons among 

non‐parametrically distributed variables the Mann‐Whitney test was used.  

4.3 Results

4.3.1 Screening of M. tuberculosis antibodies from a repository

Thirty‐one hybridoma supernatants against seventeen different M. tuberculosis 

targets were evaluated for their ability to bind to the surface of M. tuberculosis by C‐

ELISA assay. Antibodies against GroEL2 (IT‐56, IT‐70, IT‐13), HBHA (NR‐13804), LAM 

(CS‐25, CS‐35, CS‐40), and LpqH (IT‐54), demonstrated surface‐reactivity (Table 9).  Not 

all antibodies to surface‐expressed antigens reacted to the live cell surface. CS‐44 (anti‐ 

 

91 

Table 9: Screening of anti‐M. tuberculosis monoclonal antibodies from repository 

Target  Clone WCL titer 

(log10) 

Surface titer 

(log10) 

Western Blot/ 

additional ELISA* 

Ag85  CS‐90  0.00  0.00  N.D. 

Ag85  IT‐44  0.00  0.00  + 

Ald  IT‐46  2.71  0.00  + 

DNAK  IT‐40  0.00  0.00  + 

GlcB  1H11 0.00 0.00 N.D.

GlnA  IT‐58  0.00  0.00  N.D 

GroEL2  IT‐56  4.39  3.05  + 

GroEL2  IT‐70 2.49 2.09 +

GroEL2  IT‐13 2.00 1.44 +

GroEL2  CS‐44  0.00  0.00  + 

GroES  IT‐3  4.47  0.00  + 

HBHA  NR‐13804  2.39  1.69  + 

HSP‐X CS‐49 2.79 0.00 +

HSP‐X  CS‐50  2.69  0.00  + 

HSP‐X IT‐20 3.07 0.00 +

KatG  IT‐57  1.78  0.00  + 

KatG  IT‐42  3.34  0.00  + 

LAM  CS‐25  2.41  2.45  + 

LAM  CS‐40 0.00 1.69 +

LAM  CS‐35  4.49  3.53  + 

LpqH  IT‐19  2.04  0.00  + 

LpqH  IT‐12  2.86  0.00  + 

LpqH  IT‐54  3.30  0.54  + 

Mpt32 CS‐93 0.00 0.00 +

Pg1  IT‐43  0.00  0.00  N.D. 

PhoS1  IT‐21  0.00  0.00  + 

PhoS1  IT‐23  1.71  0.00  + 

PhoS1  IT‐47  0.00  0.00  + 

PhoS1  IT‐15 4.08 0.00 +

RV1411  NR‐13806  0.00  0.00  N.D. 

SodA  CS‐18  0.00  0.00  N.D. 

Hybridoma supernatants were evaluated by C‐ELISA to determine surface‐reactivity 

and by ELISA to whole cell lysate (WCL) or Western Blot to numerous bacterial fractions 

to confirm the presence of M. tuberculosis specific antibody. N.D. indicates additional 

ELISAs/Western Blots were not performed.  Hybridoma lines for antibodies in blue were 

obtained for future studies (gift of Karen Dobos). 

 

92 

GroEL2), and both IT‐19 and IT‐12 (anti‐LpqH), lacked surface‐reactivity, suggesting 

they bind to non‐exposed sections of the target molecule. To confirm the presence of 

antibody in supernatants from non‐surface‐binding antibodies, ELISA assays and 

western blots to whole cell lysate, secreted proteins, and the cell wall and cytosolic 

fractions were conducted.   

4.3.2 Generation and screening of surface-binding antibodies against LAM, HSP-X and Apa

Groups of three mice were immunized five times with either LAM, HSP‐X or 

Apa adjuvanted with SAS, an oil in water immersion. IgG antibody titers were 

monitored after each vaccination. LAM vaccinated mice did not develop IgG antibody 

titers to the immunogen, and hybridomas to the lipopolysaccharide were not generated. 

One Apa vaccinated mouse, and two HSP‐X vaccinated mice with high IgG antibody‐

titers to both the surface of M. tuberculosis and their cognate antigen were sacrificed to 

produce hybridomas.  

The supernatants from approximately two‐thousand hybridomas, derived from 

HSP‐X vaccinated mice, were screened against whole cell lysate and recombinant HSP‐X 

by ELISA. Based on a positive signal of twice background for both whole cell lysate and 

HSP‐X, fifty‐seven hybridomas were identified as producing HSP‐X antibodies. Of these 

fifty‐seven, only four (7.0%) reacted against the cell‐surface as measured by the C‐ELISA 

 

93 

assay. One surface‐binding (18D11) and two non‐surface‐binding (15A4, 16G2) 

antibodies were cloned by limiting dilution for further study.  

The supernatants from approximately eleven‐hundred hybridomas, derived 

from Apa vaccinated mice, were screened against whole cell lysate and purified Apa 

protein by ELISA. Based on a positive signal of twice background to both whole cell 

lysate and Apa, two hybridomas were identified as producing Apa antibodies. One of 

these dual reactive clones demonstrated surface‐binding reactivity by C‐ELISA assay, 

but was lost to contamination. Using the less stringent cut‐off of a positive signal of 

twice background to Apa alone, an additional one‐hundred and twenty‐eight 

hybridomas were identified for future screening. Two of these clones demonstrated 

weak surface‐binding reactivity. No Apa antibodies were selected for further study.  

4.3.3 Purified antibody reactivity to M. tuberculosis fractions and the live cell surface

Purified monoclonal antibodies were assayed by ELISA to determine target 

abundance in whole cell lysate, the soluble cell wall protein fraction and the live M. 

tuberculosis surface as measured by the OD value at 0.25mg/mL antibody concentration 

(Table 10).  Five antibodies (IT‐70, 18D11, 15A4, 16G2, CS‐49 had strong reactivity (OD 

>1.0) to whole cell lysate and moderately strong reactivity (OD>0.5) to the soluble cell 

wall protein fraction. Three antibodies, IT‐20, CS‐40 and IT‐15 possessed weak reactivity 

(0.5< OD) to both preparations. 6D11, an IgG1 isotype control antibody, and 1H11 

 

94 

demonstrated no‐reactivity to either fraction. Polyclonal sera from chronically infected 

mice was also evaluated for comparison at a 1:64 dilution. The average OD to whole cell 

lysate was 3.15 ± 0.57, a value higher than any monoclonal antibody tested.  

In agreement with the initial hybridoma supernatant screens only three 

antibodies, CS‐40, IT‐70, and 18D11 reacted against the surface, though peak OD values 

were low (0.18‐0.3) (Table 10). Sera from chronically infected mice had an average peak 

OD of 2.10 ±1.01, a value at least seven times higher than any purified monoclonal 

antibody tested.  

To confirm the ability of purified antibodies to bind to their cognate antigen 

antibodies were tested by ELISA for reactivity to either LAM (CS‐40), or HSP‐X (18D11, 

15A4, 16G2, CS‐49, IT‐20). Cognate antigens to GroEL2 (IT‐70), PhoS1 (IT‐15), and GlcB 

(1H11) were unavailable. All antibodies bound well to their cognate antigen. OD values 

for all anti‐HSP‐X antibodies were greater than 1.0, and CS‐40 possessed significantly 

higher reactivity to purified LAM than to whole cell lysate (2.70 vs. 0.12).  

 

 

 

 

95 

Table 10: Peak OD values for monoclonal antibodies to M. tuberculosis fractions and 

the live cell surface  

Antibody Whole Cell 

Lysate OD* 

Soluble Cell 

Wall Protein 

OD* 

Live M. 

tuberculosis 

Surface OD*

Surface 

binders 

CS‐40  0.12  0.23  0.28 

IT‐70  1.44  0.91  0.30 

18D11  1.99  0.98  0.18 

Non 

Surface 

Binders 

15A4  1.85  0.52  0.03 

16G2  1.61  0.48  0.04 

CS‐49  1.41  0.99  0.08 

IT‐20  0.52  0.30  0.07 

1H11  0.00  0.00  0.00 

IT‐15  0.23  0.13  0.03 

Controls  6D11  0.00  0.00  0.03 

Murine Polyclonal sera  3.15 ± 0.57    2.10 ±1.01 

* The OD value at 0.25mg/mL for purified antibodies and a 1:64 dilution for sera is 

displayed. The OD is an average of n=3 for purified antibodies on whole cell lysate and 

the soluble cell wall protein fraction, and n=3 to n=6 for live cell surface with the 

exception of 6D11 (n=1). Peak OD values for murine polyclonal sera, drawn from mice 

32 weeks post aerosol M. tuberculosis exposure, are displayed as mean ± SEM (n=5).  

  

Table 11: Peak OD values for monoclonal antibodies to their cognate antigens 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Purified antibodies were tested against their cognate antigens by ELISA. OD value is 

average of n=3 at 0.25m/mL concentration.  

 Antigen Antibody 

Cognate 

antigen OD* 

Surface‐binder  LAM  CS‐40  2.70 

Surface‐binder 

HSP‐X

18D11  1.26 

Non‐surface‐binder  15A4  1.19 

Non‐surface‐binder  16G2  1.50 

Non‐surface‐binder  CS‐49  1.07 

Non‐surface‐binder  IT‐20  1.58 

 

96 

4.3.4 Determination of whole cell lysate avidity for purified antibodies

Purified monoclonal antibodies were assayed by sodium thiocynate ELISA to 

determine their avidity to whole cell lysate (Table 12). Antibody avidity was poor, 

ranging from 0.09‐0.61 for the eight antibodies tested. Polyclonal mouse sera had 

similarly low avidity, with an average avidity score of 0.59 ± 0.11. 6D11 and 1H11 do not 

bind to whole cell lysate by ELISA and therefore could not be evaluated. Surface avidity 

for 18D11, IT‐70, and CS‐40 could not be evaluated due to low plateau OD values (Table 

10).  

Table 12: Avidity scores to whole cell lysate for purified antibodies 

Antibody 

whole cell 

lysate  

avidity 

Surface 

binders 

CS‐40  0.15 

IT‐70  0.09 

18D11  0.45 

Non 

Surface 

Binders 

15A4  0.12 

16G2  0.61 

CS49  0.21 

IT20  0.69 

1H11  NA 

IT‐15  0.58 

Controls  6D11  NA 

Murine polyclonal sera  0.59 ± 0.11 

Whole cell lysate avidity is the average of n=2 replicates for all purified antibodies and is 

displayed as mean ± SEM for polyclonal sera, drawn 32 weeks after standard dose M. 

tuberculosis exposure, for n=5 mice  

 

97 

4.3.5 Purified M. tuberculosis antibodies bind to linear epitopes and are polyreactive

To further confirm that antibodies recognize their cognate antigens, and to 

examine if they are polyreactive, purified antibodies were assayed against whole cell 

lysate by Western Blot. All anti‐HSP‐X antibodies assayed (18D11, CS‐49, 15A4), 

recognized a band at approximately 15 kDa, the molecular mass of the HSP‐X protein.  

IT‐70, an anti‐GroEL2 antibody, recognized a band at approximately 75 kDa, near the 

known molecular weight of the GroEL2 protein (70 kDa) (Figure 13).  

 

Figure 13: M. tuberculosis monoclonal antibodies are polyreactive 

M. tuberculosis monoclonal antibodies were assayed against whole cell lysate by Western 

Blot. Antibody concentrations range from 0.4 μg/mL to 1.2 μg/mL. 

 

 

98 

All antibodies, regardless of their ability to bind to the live M. tuberculosis surface 

reacted non‐specifically with M. tuberculosis components (Figure 13). The ability to bind 

to non‐specific targets decreases with antibody concentration, but binding ability to the 

cognate antigen remains (data not shown).  

4.3.6 Pre-mixing of biotin coated M. tuberculosis with antibody, prior to macrophage infection, decreases bacterial burden

The M. tuberculosis antibodies in this study are of low avidity. To test if 

antibodies with high avidity to a surface moiety can alter bacterial burden in 

macrophages, biotin was affixed to the surface of live M. tuberculosis H37Rv.  Biotin 

coated bacteria were then incubated with BTN.4, a commercially available high‐affinity 

anti‐biotin antibody, at varying concentrations prior to infection of murine 

macrophages. At three hours post‐infection BTN.4 decreased the number of recoverable 

bacteria in a concentration dependent manner, with a maximal decrease of 59.6% 

(p=0.019) with respect to the no antibody control (Figure 14). A similar trend was seen at 

twenty‐four hours post infection. Incubation with 5 μg of BTN.4 resulted in a maximal 

decrease of 68.1%.When twenty‐four hour bacterial counts were normalized to three 

hour bacterial counts, no statistically significant decreases in twenty‐four hour survival 

were observed (Figure 14).  

 

 

 

99 

 

Figure 14: BTM.4 decreases biotin‐coated M. tuberculosis survival in macrophages 

Biotin coated M. tuberculosis was mixed with BTN.4  for thirty minutes prior to Raw 

264.7 cell infection at an MOI of 5. After incubation at 4oC for two hours, to ensure 

synchronization of uptake, cells were then incubated at 37oC for two hours, washed, and 

incubated with media containing 1μg/mL streptomycin for an additional hour at 37oC to 

kill extracellular bacteria. Cells were then either lysed with dH20 (three hour time point), 

or incubated overnight at 37oC in antibiotic free media for lysis at twenty‐four hours. 

Graph depicts mean ± SEM for three replicates, except for 5μg of BTN.4 at twenty‐four 

hours (n=2). Normalized twenty‐four hour data was calculated by dividing the percent 

of no PBS control at twenty‐four hours by the average percent of no PBS control at three 

hours. Statistical significance was calculated using Student’s t‐test: (*) p<0.05, (**) p<0.01, 

(***) p<0.001.  

 

4.3.7 Pre-mixing of M. tuberculosis with surface-binding antibodies prior to macrophage infection decreases bacterial burden

We next examined if M. tuberculosis surface‐binding antibodies could decrease 

bacterial survival in a similar manner. M. tuberculosis H37Rv was pre‐incubated with a 

concentration series of 6D11, an IgG1 control antibody, or surface‐binding antibodies 

prior to macrophage infection. At three and twenty‐four hours after inoculation, 

macrophages were lysed in water, and titered to determine the number of viable 

 

100 

bacteria. At three hours post infection, all surface‐binding antibodies tested decreased 

bacterial burden in a concentration dependent manner, with maximal decreases 

occurring after pre‐incubation with 60μg of antibody. At twenty‐four hours post 

infection similar concentration dependent decreases in bacterial survival were observed 

(Figure 15).  

 

Figure 15: Surface‐binding but not control antibodies decrease bacterial survival in 

macrophages in a concentration dependent manner 

M. tuberculosis was mixed with various murine monoclonal antibodies in a volume of 

50μL for thirty minutes prior to Raw 264.7 cell infection at an MOI of 5. After incubation 

at 4oC for two hours to ensure synchronization of uptake, cells were then incubated at 

37oC for two hours, washed, and incubated with media containing 1μg/mL streptomycin 

for an additional hour at 37oC to kill extracellular bacteria. Cells were then either lysed 

with dH20 (three hour time point), or incubated overnight at 37oC in antibiotic free 

media for lysis at twenty‐four hours. Graph depicts mean ± SEM. (Black triangle) 6D11 

(n=4), (Blue Square) 18D11 (n=4), (Blue circle) IT‐70 (n=3), (Blue triangle) surface‐binding 

(SB) pool C (n=4), (Blue Diamond) CS‐40 (n=4).  

.  

 

101 

To test if the ability to bind the surface of live M. tuberculosis was necessary for 

the decreased bacterial burden after macrophage infection, bacteria were pre‐incubated 

with 60μg of non‐surface‐binding antibodies prior to macrophage infection and 

compared to pre‐incubation with 60μg of surface‐binding antibodies from the 

concentration series in Figure 15. Pre‐mixing  of M. tuberculosis with individual surface‐

binding antibodies led to significant reductions in bacterial CFU at three hours post 

infection, ranging from ‐28.7% (18D11, p=0.002) to ‐86.4% (CS‐40, p<0.001), with IT‐70 

falling in between (Δ= ‐43.0%, p=0.051). A pool of surface‐binding antibodies did not 

perform differently than individual monoclonal antibodies, with pre‐incubation of M. 

tuberculosis and surface‐binding pool C resulting in a maximal decrease of ‐62.0% 

(p=0.005) (Figure 16A). None of the non‐surface‐binding antibodies, nor the control 

antibody tested significantly decreased bacterial burden at 3 hours post infection.  

At twenty‐four hours post infection the pattern remained the same (Figure 16B). 

Pre‐incubation with both surface‐binding Pool C (Δ= ‐71.2%, p=0.015) and CS‐40 (Δ= ‐

38.0%, p=0.009) significantly decreased bacterial CFU, while pre‐incubation 18D11 (Δ= ‐

19.2%, p=0.26) and IT‐70 (Δ= ‐35.3%, p=0.13), trended towards decreased bacterial 

burden though the difference was not statistically significant. Neither non‐surface‐

binding nor control antibodies exerted any effect on twenty‐four hour bacterial burden 

(Figure 16B).  

 

102 

 Figure 16: Surface‐binding, but not non‐surface‐binding antibodies decrease three 

hour M. tuberculosis survival in murine macrophages 

 M. tuberculosis was mixed with 60μg of various control, surface‐binding and non‐

surface‐binding antibodies in a volume of 50μL for thirty minutes prior to infection. Raw 

264.7 cells were infected at an MOI 5 and incubated at 4oC for two hours to ensure 

synchronization of uptake. Cells were then incubated at 37oC for two hours, washed 

with PBS, and incubated with media containing 1μg/mL streptomycin for an additional 

hour at 37oC to kill extracellular bacteria. Following the incubation, cells were either 

lysed with dH20 (3 hour time point), or incubated overnight at 37oC in antibiotic free 

media for lysis at twenty‐four hours post infection.  Normalized twenty‐four hour data 

was calculated by dividing the percent of no PBS control at twenty‐four hours by the 

average percent of no PBS control at three hours. Graph depicts mean ± SEM for n=4 

except for IT‐70 where n=3. (White) IgG1 control antibody, (Green) non‐surface‐binding 

antibody (Blue) surface‐binding antibody. Statistical significance was calculated using 

Student’s t‐test: (*) p<0.05, (**) p<0.01, (***) p<0.001. 

 

103 

Additionally, twenty‐four hour bacterial burden was normalized to three hour 

bacterial burden to determine if additional killing occurred in that time frame, or if the 

differences seen at twenty‐four hours post infection were due solely to the differences 

observed at the earlier time point. After normalization no antibody differed significantly 

from the PBS control (Figure 16C). 

4.3.8 Surface-binding antibodies do not induce bacterial agglutination

To test if surface‐binding antibodies mediated their effect by agglutination, as 

measured by decreased bacterial CFU, M. tuberculosis was incubated with 60μg of 

antibody in a 50μL volume for thirty minutes prior to titering. Neither surface‐binding 

nor non‐surface‐binding antibodies agglutinated bacteria, with as the mean titer for all 

antibodies tested fell within 15.3% of the PBS control (Table 13).  

 

 

 

 

 

 

 

104 

Table 13: M. tuberculosis antibodies do not induce agglutination 

 

The titer represents the mean of n=3 replicates, except for 16G2 (n=2) and PBS (n=6). 

 

4.3.9 BTN.4 does not decrease pulmonary bacterial load at three days post infection when mixed with biotin coated M. tuberculosis prior to retropharyngeal instillation

To evaluate if high‐affinity antibodies to surface‐molecules on M. tuberculosis can 

decrease pulmonary bacillary burden, mice were inoculated with biotin coated M. 

tuberculosis pre‐incubated with BTN.4, and sacrificed at three days post infection. 

Pulmonary burden in BTN.4 treated animals trended lower, though the reduction was 

not statistically significant (Δ= ‐22.4%, p=0.086).  

Antibody Titer x105 

(Mean ± SEM) % of PBS 

  PBS  9.8 ± 1.0   

Surface 

binders 

CS‐40  9.8± 1.1  100.0% 

IT‐70  9.1 ± 1.3  93.0% 

18D11  11.3 ± 0.7  115.3% 

SB pool C  8.7 ± 3.0  88.6% 

Non‐ Surface 

binders 

16G2  9.2  93.9% 

CS49  8.9 ± 1.2  90.5% 

IT20  10.5 ± 0.7  106.6% 

1H11  9.0 ± 0.8  92.0% 

IT‐15  9.9 ± 1.3  101.2% 

 

105 

 

Figure 17: Pre‐incubation with BTN.4 does not decrease biotin coated M. tuberculosis 

bacterial burden at three days post infection 

Eight week old female BALB/c mice were instilled retropharyngeally with 1.1x105 biotin 

coated M. tuberculosis was mixed with 23 μg of BTN.4, an anti‐biotin antibody. Three 

days after infection lungs were harvested for CFU determination. (Black) PBS (n=8) 

(Red) BTN.4 (n=4). Mean ± SEM is displayed. Statistical significance was calculated 

using Student’s t‐test: (*) p<0.05, (**) p<0.01, (***) p<0.001.  

 

4.3.10 Surface-binding, but not non-surface-binding antibodies, decrease bacterial burden at three days post infection when mixed with M. tuberculosis prior to retropharyngeal instillation

Incubation with the high‐affinity BTN.4 antibody did not reduce pulmonary 

bacterial burden at three days post‐infection; however the system is artificial. Biotin 

coating of the surface may alter the initial interaction between M. tuberculosis and host 

cells in a manner that makes the protective effect of antibodies less pronounced. To test 

if surface‐binding antibodies, despite week avidity, could alter early bacterial burden, 

 

106 

mice were instilled with M. tuberculosis H37Rv pre‐incubated with either PBS, 15H10, an 

anti‐Ebola control antibody, or a variety of surface and non‐surface‐binding M. 

tuberculosis antibodies. At three days post infection pulmonary bacterial burden was 

evaluated.  

Of the four surface‐binding antibodies tested, all decreased bacterial burden 

(Figure 18). Pre‐incubation with IT‐13 lead to the largest decrease in bacterial CFU, (Δ= ‐

59.1% p<0.001), with CS‐40 (Δ= ‐44.6%, p=0.008),  IT‐70 (Δ= ‐35.3%, p=0.006),  and 18D11 

(Δ= ‐31.8%, p=0.006, Δ= ‐31.5%, p=0.001, and Δ= ‐20.4%, p=0.15 for Figure 18A, C, D 

respectively) all producing significant decreases.  

We hypothesized that a pool of surface‐binding antibodies would reduce 

bacterial burden to a greater degree than individual monoclonal antibodies due to the 

ability to bind to multiple target sites on the bacterial surface. Interestingly the surface‐

binding antibody pool (Δ= ‐33.5%, p=0.009) did not perform better than individual 

monoclonal antibodies, producing a percent reduction less than two of the four surface‐

binding antibodies alone. In contrast to surface‐binding antibodies, none of the seven 

non‐surface‐binding antibodies tested decreased bacterial burden (Δ= ‐9.4% to 22.5%). 

Similarly, mice treated with 15H10 did not demonstrate reduced pulmonary bacillary 

burden (Δ= ‐4.9% and 0.02%). 

 

 

107 

 

Figure 18: Surface‐binding antibodies decrease pulmonary bacterial load in mice 

1x105 M. tuberculosis was mixed with 60μg of purified antibody, in a volume of 50 μL.  

Three days post infection lungs were harvested for CFU determination. (A)‐(D) 

represent different experiments. (Black) PBS (n=8), (White) Control antibodies (n=4) 

(Green) non‐surface‐binding antibodies (n=4) (Blue) surface‐binding antibodies (n=4). 

Mean ± SEM is displayed. Statistical significance was calculated using Student’s t‐test: (*) 

p<0.05, (**) p<0.01, (***) p<0.001.  

 

108 

4.3.11 Surface-binding antibodies decrease bacterial burden at three, but not six, days post infection when mixed with M. tuberculosis prior to retropharyngeal instillation

To test the duration of surface‐binding antibody mediated protection, mice were 

infected with M. tuberculosis pre‐mixed with PBS, 13H11, an anti‐HIV control antibody, 

15A4, a non‐surface‐binding antibody, or one of two surface‐binding antibodies and 

sacrificed at three and six days post infection. Similarly to Figure 18, mice treated with 

M. tuberculosis mixed with 60μg of surface‐binding antibodies had decreased pulmonary 

bacterial burden at three days post infection (Δ= ‐47.9%, p=0.001 and Δ= ‐38.4%, p=0.02 

for 18D11 and IT‐70 respectively). This decrease was largely independent of dose, as 

30μg and 120μg of antibody yielded similar decreases (Figure 19).  

The surface‐binding antibody mediated decrease in bacterial burden observed at 

three days post infection was not present at six days post infection for IT‐70 (60μg Δ= ‐

6.3% , p=0.50), and was decreased in magnitude for 18D11 (30μg day 6 Δ= ‐26.5% , 

p=0.03 vs 30μg day 3 Δ= ‐34.5%, p=0.006). Interestingly, pre‐incubation with the non‐

surface‐binding antibody 15A4 decreased bacterial burden at six days post infection (Δ= 

‐30.7%, p=0.03) despite not differing from the PBS control three days earlier (Δ= ‐3.1%, 

p=0.86). The control antibody 13H11 did not have an effect at either time point (Figure 

19). 

 

 

109 

 

Figure 19: Surface‐binding antibodies decrease bacterial burden at three, but not six, 

days post retropharyngeal instillation 

Between 1.3x 105 and 2.3x105 M. tuberculosis was mixed with various concentrations of 

purified antibody in a volume of 50 μL. At three and six days post infection lungs were 

harvested for CFU determination. (A) and (B) represent separate experiments. (Black) 

PBS (n=8), (White) Control antibodies (n=4) (Green) non‐surface‐binding antibodies 

(n=4) (Blue) surface‐binding antibodies (n=4). Mean ± SEM is displayed. Statistical 

significance was calculated using Student’s t‐test: (*) p<0.05, (**) p<0.01, (***) p<0.001.  

 

 

110 

4.3.12 Pre-incubation with surface-binding antibodies reduces pulmonary bacterial load three days after infection with mammalian adapted bacteria

Cultured M. tuberculosis, grown to log phase, expresses different proteins than 

bacteria grown inside of mammalian hosts [290]. To test if surface‐binding antibodies 

decreased pulmonary bacterial burden when pre‐incubated with mammalian adapted 

bacteria, M. tuberculosis H37Rv dsRed was grown intraperionteally in BALB/c mice for 

one week. Bacteria were then isolated by flow cytometry on the basis of dsRed 

fluorescence, and incubated with either PBS, control or surface‐binding antibodies. 

Surface‐binding antibodies decreased three day bacterial burden, similarly to 

when pre‐mixed with culture grown bacteria. 18D11 (Δ= ‐15.3%, p=0.053), and IT‐70 (Δ= 

‐18.4%, p=0.045) both decreased pulmonary bacterial load, though surface‐binding pool 

A decreased CFUs to a greater extent (Δ= ‐36.0%, p<0.001). This is in contrast to culture 

grown bacteria, where pools of surface‐binding antibodies did not decrease bacterial 

burden to a greater degree than individual monoclonal antibodies. The protection of 

surface‐binding antibodies waned by day six, decreasing slightly in magnitude for both 

18D11 and surface‐binding pool A. The differences for both individual monoclonal 

antibodies and surface‐binding pool A were not statistically significant from the PBS 

control at the later time point (IT‐70 Δ= ‐32.1%, p=0.065; 18D11 Δ= ‐11.6%, p=0.51; 

surface‐binding pool A Δ= ‐32.7%, p=0.061) (Figure 20).  

 

111 

At three days post infection, pre‐incubation with non‐surface‐binding antibody 

15A4 did not alter bacterial load in the lungs (Δ= 6.8%, p=0.51). By six days post 

infection, however, there was a trend towards decreasing bacterial burden, though the 

difference was not statistically significant (Δ= ‐29.2%, p=0.10). The 13H11 control 

antibody had no effect at either time point.  

 

Figure 20: Surface‐binding antibodies decrease pulmonary bacterial load three days 

after infection with mammalian adapted bacteria 

M. tuberculosis dsRed was harvested from mouse peritoneum, sorted by flow cytometry, 

mixed with 30μg purified antibody and inoculated into female BALB/c mice by 

retropharyngeal instillation. Lungs were harvested three days post infection and 

homogenized in PBS‐Ty prior to plating. (Black) PBS (n=8), (White) Control antibodies 

(n=4) (Green) non‐surface‐binding antibodies (n=4) (Blue) surface‐binding antibodies 

(n=4). Mean ± SEM is displayed. Statistical significance was calculated using Student’s 

test: (*) p<0.05, (**) p<0.01, (***) p<0.001.  

 

 

112 

4.3.13 Pre-incubation of M. tuberculosis with surface-binding antibodies reduces the number of infected cells by one day post retropharyngeal instillation

Data from macrophage uptake experiments (Figure 16) suggests that surface‐

binding antibodies may work by blocking uptake, as they decrease bacterial burden as 

soon as three hours post infection. To determine if a similar mechanism is at work in the 

whole animal, mice were instilled retropharyngeally with M. tuberculosis dsRed mixed 

with either PBS, or surface‐binding antibodies. At two, twenty‐four, and seventy‐two 

hours post infection, mouse lungs were digested into single cell pneumocyte 

preparations, treated with streptomycin to kill extracellular bacteria, and stained with a 

panel of mammalian cell markers. Cells were analyzed by flow cytometry to determine 

the number of infected cells as measured by dsRed fluorescence. To account for 

differences in the number of pneumocytes isolated from each lung, the number of 

infected cells was expressed per million pneumocytes.   

As soon as two hours post infection, mice treated with M. tuberculosis mixed with 

surface‐binding antibody pool C had fewer infected cells (Δ= ‐52.1%, p=0.047). This trend 

continued, at both twenty‐four (Δ= ‐62.3%, p=0.011) and seventy‐two hours (Δ= ‐49.1%, 

p=0.003) post infection (Figure 21).  

 

113 

 Figure 21: Pre‐incubation of M. tuberculosis with surface‐binding antibodies prior to 

retropharyngeal instillation decreases the number of infected cells by flow cytometry 

Seven week old female BALB/c mice were instilled retropharyngeally with M. 

tuberculosis H37Rv dsRed mixed with either PBS (n=8 at each time point) or 60μg of 

surface‐binding antibody pool C (n=4 at each time point). At the time of sacrifice, two, 

twenty‐four and seventy‐two hours post infection, lungs were harvested and digested 

into a single cell suspension for staining. Infected cells were identified by dsRed 

positivity. The number of infected cells for each mouse is expressed as the number of 

infected cells per million pneumocytes to account for differences in cell recovery for each 

lung. (Black) PBS (Blue) surface‐binding pool C. Mean ± SEM is displayed. Statistical 

significance was calculated using Student’s t‐test: (*) p<0.05, (**) p<0.01, (***) p<0.001.  

 

To confirm the decrease in the number of infected cells, a portion of the 

pneumocyte preparation was plated prior to flow cytometry. At both twenty‐four  

(Δ= ‐22.9%, p=0.24) and seventy‐two hours (Δ= ‐32.2%, p=0.042) mice instilled with M. 

tuberculosis mixed with surface‐binding antibodies had fewer infected cells than mice 

instilled with M. tuberculosis mixed with PBS, though the difference was only statistically 

significant at the later time point (Figure 22).  

 

114 

 

Figure 22: Pre‐incubation of M. tuberculosis with surface‐binding antibodies prior to 

retropharyngeal instillation decreases the number of infected cells by plate count 

Seven week old female BALB/c mice were instilled retropharyngeally with M. 

tuberculosis H37Rv dsRed mixed with either PBS (n=8 at each time point) or 60μg of 

surface‐binding antibody pool C (n=4 at each time point). At the time of sacrifice, 

twenty‐four and seventy‐two hours post infection, lungs were harvested and digested 

into a single cell suspension for staining. Approximately 10% of the preparation was 

plated on 7H10 agar plates prior to flow cytometry to enumerate the number of infected 

cells. Mean ± SEM is displayed. (Black) PBS, (Blue) surface‐binding pool C. Statistical 

significance was calculated using Student’s t‐test: (*) p<0.05, (**) p<0.01, (***) p<0.001.  

 

4.3.14 Incubation of M. tuberculosis with surface-binding antibodies alters the infected cell profile during the first three days post infection

Pre‐incubation of M. tuberculosis with surface‐binding antibodies decreases the 

number, but does not eliminate, infected cells after retropharyngeal instillation (Figure 

21). To examine if surface‐binding antibody pre‐incubation alters the infected cell 

profile, dsRed positive pneumocytes were classified as either alveolar macrophages, 

 

115 

recruited macrophages, monocytes, neutrophils, or “other” on the basis of GR‐1, CD11b 

and CD11c staining.  

Surprisingly at two hours post infection alveolar macrophages only comprised 

10.9% and 7.2% of infected pneumocytes in mice instilled with M. tuberculosis mixed 

with PBS and surface‐binding antibody pool C respectively. In mice instilled with M. 

tuberculosis mixed with PBS, a large mixture of cells were infected at two hours post 

instillation,  with 59.2% of infected cells classified as “other”, 20.7% classified as 

neutrophils, and small number of infected recruited macrophages and monocytes 

comprising the remaining 10% of infected cells (Figure 23). The infected cell profile for 

mice infected with M. tuberculosis mixed with surface‐binding antibody pool C was also 

widely varied, with a larger proportion of infected neutrophils (49.1% vs 20.7%, p=0.002) 

and fewer “other” cells (29.3% vs 59.2%, p=0.015) than their PBS counterparts.  

In mice instilled with M. tuberculosis mixed with PBS, alveolar macrophage 

comprised a larger portion of infected pneumocytes at twenty‐four hours post infection 

of as compared to two hours post infection (10.9% vs. 29.1%, p<0.001). This trend, 

towards an increasing number of infected alveolar macrophages, continued between 

twenty‐four and seventy‐two hours post infection as well (29.1% vs. 43.5% p=0.003).  

Mice infected with M. tuberculosis mixed with surface‐binding antibodies demonstrated 

different kinetics of alveolar macrophage infection. At twenty‐four hours post infection 

 

116 

7.3% of infected pneumocytes were alveolar macrophages, no change from the 7.2% at 

two‐hours post infection (p=0.98). By seventy‐two hours post infection, however, 

alveolar macrophages accounted for 51.0% of infected pneumocytes, a large increase 

from twenty‐four hours post infection (p=0.02), and not significantly different from mice 

not infected with M. tuberculosis mixed with PBS (p=0.43) (Figure 23).  

The kinetics of neutrophil infection also differed between the two groups. In 

mice instilled with M. tuberculosis mixed with PBS, neutrophils comprised 20.7% of 

infected cells at two hours post infection, with the percentage increasing to 41.1% by 

twenty‐four hours post infection (p<0.001). The percentage then held relatively steady 

with neutrophils comprising 38.7% of infected cells at seventy‐two hours post infection 

(p=0.51). In mice infected with M. tuberculosis mixed with surface‐binding antibody pool 

C, the increase in the proportion of infected neutrophils between two and twenty‐four 

hours was even more pronounced. 41.1% of infected pneumocytes were neutrophils at 

two hours post infection, a proportion which increased to 85.3% at twenty‐four hours 

post infection (p=0.048), and fell back to 33.9% (p=0.010) at seventy‐two hours. The 

proportion of infected neutrophils differed between the two groups at both two 

(p=0.002) and twenty‐four (p<0.001), but not seventy‐two (p=0.54) hours post infection 

(Figure 23).  

 

117 

The kinetics of recruited macrophage infection was similar between the two 

groups. In mice infected with M. tuberculosis mixed with PBS, recruited macrophages 

represented 8.7% of infected cells, which fell to 1.0% at twenty‐four hours (p=0.001). 

Similarly, in mice infected with M. tuberculosis mixed with surface‐binding pool C, 

recruited macrophages represented 13.5% of infected cells at two hours, a proportion 

which fell to 1.5% by twenty‐four hours (p=0.17).  Few infected monocytes were 

identified during the course of the experiment (Figure 23). No differences between the 

proportion of monocytes or recruited macrophages were noted between the groups at 

any time points. 

 

 

 

 

118 

 

Figure 23: Effect of surface‐binding antibodies on the type of infected cell after 

pre‐mixing with M. tuberculosis infection prior to retropharyngeal instillation 

Seven week old female BALB/c mice were instilled retropharyngeally with M. 

tuberculosis H37Rv dsRed mixed with either PBS (n=8 at each time point) or 60μg of 

surface‐binding antibody pool C (n=4 at each time point). At the time of sacrifice, two, 

twenty‐four, and seventy‐two hours post infection, lungs were harvested and digested 

into a single cell suspension for staining. Infected cells were identified by dsRed 

positivity, and cell types determined on the basis of GR‐1, CD11b, and CD11c signal. 

Data are presented as the percentage of total infected cells for each group. (Black) 

alveolar macrophage (Blue) monocyte (Green) recruited macrophage (Grey) neutrophil 

(Light Purple) other. Statistical significance between M. tuberculosis mixed with PBS and 

surface‐binding pool C is shown and was calculated using Student’s t‐test: (*) p<0.05, (**) 

p<0.01, (***) p<0.001.  

 

To validate these findings all recruited macrophages and neutrophils were sorted 

from the pneumocyte preparations isolated at twenty‐four and seventy‐two hours post 

infection.  The sorted cells were then plated on 7H10 agar to enumerate the number of 

infected cells, allowing for a total of eight comparisons between flow cytometry and 

plate counts. Seven of those eight comparisons showed no statistically significant 

 

119 

differences: the lone exception was recruited macrophages in mice instilled with M. 

tuberculosis mixed with PBS at twenty‐four hours (p<0.001) (Figure 24).  

Additionally, the ratio of the total number of infected cells between mice infected with 

M. tuberculosis mixed with PBS and mice infected with M. tuberculosis mixed with. 

surface‐binding pool C remained remarkably consistent. At twenty‐four hours post 

infection, as measured by flow cytometry, mice infected with M. tuberculosis mixed with 

surface‐binding pool C mixed had 25.6% as many infected neutrophils and 44.4% as 

many infected macrophages as mice instilled with M. tuberculosis mixed with PBS. By 

plate count these ratios were 19.8% and 9.3% respectively. The lack of concordance with 

the recruited macrophage ratio is due to the far higher number of infected recruited 

macrophages as identified by plate counting (Figure 24A).  At seventy‐two hours post 

infection, as measured by flow cytometry, mice instilled with M. tuberculosis mixed with 

surface‐binding pool C had 28.6% as many infected neutrophils and 29.9% as many 

infected recruited macrophages as mice instilled with M. tuberculosis mixed with PBS. By 

plate count, those ratios were 31.5% and 30.8% respectively (Figure 24B). 

 

 

120 

 

Figure 24: Comparison of the number of infected neutrophils and recruited 

macrophages between flow cytometry and plate counts 

Seven week old female BALB/c mice were instilled retropharyngeally with M. 

tuberculosis H37Rv dsRed mixed with either PBS (n=8 at each time point) or 60μg of 

surface‐binding antibody pool C (n=4 at each time point). At the time of sacrifice, 

twenty‐four and seventy‐two, hours post infection, lungs were harvested and digested 

into a single cell suspension for staining. Infected cells were identified by dsRed 

positivity, and cell types determined on the basis of GR‐1, CD11b, and CD11c signal. All 

neutrophils and recruited macrophage were sorted and plated on 7H10 plates to 

determine the number of infected cells. (Black) PBS (Blue) surface‐binding antibodies. 

Graphs compare the total number of infected cells in both groups at (A) twenty‐four or 

(B) seventy‐two hours post infection.  

   

 

121 

4.3.15 Total lung cell profile after M. tuberculosis infection

Lastly we wanted to examine if pre‐incubation of M. tuberculosis with surface‐

binding antibodies altered cell recruitment to the lungs. M. tuberculosis infection alone 

does not drastically alter the total cell profile. No changes were observed in the 

proportion of alveolar macrophages, recruited macrophages, or monocytes at any time 

point. Neutrophils were elevated beginning at twenty‐four hours post infection 

(p=0.099), and had increased by 75% over uninstilled control mice by seventy‐two hours 

post infection (p=0.015). At seventy‐two hours post infection the number of cells 

classified as “other” were higher in control vs. M. tuberculosis infected mice (p=0.034) 

(Figure 25).  

Instillation of M. tuberculosis mixed with surface‐binding antibodies altered the 

infected cell profile, as compared to mice infected with M. tuberculosis alone. As soon as 

two hours post infection, mice infected M. tuberculosis mixed with surface‐binding 

antibodies had decreased alveolar macrophages (Δ= ‐26.4%, p=0.01) and increased 

neutrophils (Δ= 61.6%, p=0.001). The difference in the proportion of neutrophils 

disappeared by twenty‐four hours post infection; however, the decreased proportion of 

alveolar macrophages remained (Δ= ‐54.3%, p=0.022). By seventy‐two hours post 

infection, the number of alveolar macrophages was equal between the two groups; 

however monocytes (Δ= 29.1%, p=0.021) and recruited macrophages (Δ=60.9%, p=0.035) 

 

122 

were upregulated in mice infected with M. tuberculosis mixed with surface‐binding 

antibodies (Figure 25).  

 

 

Figure 25: Proportion of total cells in the lung after M. tuberculosis infection with and 

without surface‐binding antibodies 

Seven week old female BALB/c mice were either uninfected (control) (n=6), or instilled 

retropharyngeally with M. tuberculosis H37Rv dsRed mixed with either PBS (n=8 at each 

time point) or 60μg of surface‐binding antibody pool C (n=4 at each time point). At the 

time of sacrifice, two, twenty‐four, and seventy‐two hours post infection, lungs were 

harvested and digested into a single cell suspension for staining. Cell types were 

determined on the basis of GR‐1, CD11b, and CD11c signal. (Purple) control, (Black) 

PBS, (Blue) surface‐binding antibodies. Mean ± SEM is displayed. Statistical significance 

between M. tuberculosis mixed with PBS vs surface‐binding pool C is displayed was 

calculated using Student’s t‐test: (*) p<0.05, (**) p<0.01, (***) p<0.001.  

  

 

123 

 

Figure 26: Retropharyngeal instillation of PBS does not alter the total lung profile 

within twenty‐four hours post infection 

Seven week old female BALB/c mice were either uninstilled (control)(n=6), or instilled 

with PBS retropharyngeally and sacrificed at two hours (n=4) and twenty‐four hours 

(n=4) post infection. At time of sacrifice lungs were harvested and digested into a single 

cell suspension for staining. Cell types were determined on the basis of GR‐1, CD11b, 

and CD11c signal. Mean ± SEM is displayed. (Purple) control (Grey) PBS alone. 

Statistical significance between control and instilled mice was calculated using Student’s 

t‐test: (*) p<0.05, (**) p<0.01, (***) p<0.001.  

 

To confirm that the changes observed in the total cell profile, as compared to 

control mice, are the result of M. tuberculosis instillation, and not caused by 

retropharyngeal instillation of 50μL of liquid, single cell pneumocyte preparations were 

prepared from mice administered PBS and sacrificed at two, and twenty‐four hours post 

 

124 

instillation. No differences between uninfected and PBS instilled mice were observed at 

either time point (Figure 26). 

4.4 Discussion

Murine monoclonal antibodies against M. tuberculosis have been shown to be 

protective from TB disease: blocking uptake of bacteria by host cells, preventing 

dissemination, decreasing pulmonary pathology and bacterial burden, and improving 

host survival [188,189,192‐195,291] . Aside from SMITB14, an anti‐LAM antibody 

capable of blocking uptake, these antibodies function on more long term time scales, 

rather than immediately impacting events in the first week after infection [193,194]. 

Bacterial growth remains stable in the lung during the first three days post M. 

tuberculosis aerosol exposure, prior to a period of exponential growth [130]. After 

establishing infection, neither cell mediated nor antibody responses have been able to 

eradicate the bacteria, suggesting that anti‐infective vaccines must operate in a short 

time frame after infection, prior to the onset of bacterial growth [90,153].   

Antibodies against surface components of numerous other bacterial and parasitic 

pathogens have demonstrated the ability to alter interactions with the host cell, by 

enhancing FCγR mediated killing, altering the vacuolar environment triggering 

transcriptional changes in the pathogen, and interfering with the colonization and 

infection of the host [110,111,237,292].  We hypothesized that antibodies to the surface of 

 

125 

M. tuberculosis could alter interactions between an individual bacterium and the first 

infected cells. To evaluate this, we identified surface‐binding and non‐surface‐binding 

antibodies and compared their ability to alter early bacterial burden both in vivo and in 

vitro.  Pre‐incubation with surface‐binding antibodies led to a decreased number of 

recoverable bacteria three hours after in vitro macrophage infection, and lowered the 

bacterial burden and the number of infected cells in mice within the first three days post 

retropharyngeal instillation (Figure 16, Figure 18, Figure 21). Non‐surface‐binding and 

isotype control antibodies did not protect in any assay (Figure 16, Figure 18).  

Though the surface‐binding antibodies in this study decreased bacterial burden 

in the lungs of mice, they were of poor avidity to whole cell lysate. This is not surprising, 

as the majority of the antibodies were isolated from M. tuberculosis infected mice, and the 

whole cell lysate avidity of polyclonal sera, even during chronic M. tuberculosis infection, 

is poor (Table 12). High avidity antibodies to surface‐components correlate with 

enhanced neutralization or bactericidal ability for numerous pathogens, including 

poliovirus, dengue virus, H. influenza, Neisseria meningitis, and Streptococcus pneumoniae, 

[293‐297]. It is possible that the avidity of the surface‐binding antibodies used in these 

studies to their cognate antigens, is strong, and that weak cross‐reactive binding to other 

components of whole cell lysate is decreasing the total avidity score (Figure 13). Even if 

true, the live cell surface is a mixture of mycolic acids and proteins, that more closely 

 

126 

resembles whole cell lysate than pure preparations of HSP‐X or LAM. Antibodies with 

higher‐avidity to their cognate antigens both in purified preparations in and complex 

mixtures are needed [298]. Plasma isolated from humans with active TB disease 

possesses a broader range of antibody avidities to whole cell lysate than mice [168]. 

Isolation of new monoclonal antibodies from humans, with high sera avidity to both the 

bacterial surface and whole cell lysate, will maximize the probability of identifying 

highly avid surface‐binding antibodies that may improve upon the bacterial reductions 

already seen in the murine model.  

Additionally, plateau ELISA OD values to the live M. tuberculosis surface were 

low (Table 10). Polyclonal sera in mice and humans have plateau OD values over seven 

fold higher, suggesting that preparations containing antibodies to multiple targets may 

generate stronger reactivity [168]. We hypothesized that monoclonal antibody pools 

would improve the performance of surface‐binding antibodies in vivo, and in vitro, by 

allowed increased antibody binding to the surface. Surprisingly, results were mixed, 

showing enhanced performance of antibody pools in some studies (Figure 20), and no 

difference from individual monoclonal antibodies in others (Figure 16, Figure 18). 

Rather than enhancing the overall magnitude, antibody pools can provide enhanced 

protection by decreasing the effective concentration of antibodies needed [299].  Future 

 

127 

studies comparing individual and pools of monoclonal antibodies at lower 

concentrations may display the hypothesized enhanced protection.   

   In vitro, surface‐binding, but not control and non‐surface‐binding antibodies, 

decreased bacterial burden in RAW macrophages at three, and twenty‐four hours post 

infection (Figure 15, Figure 16). The immediacy of the decrease suggests two potential 

mechanisms for surface‐binding antibody mediated‐protection: either rapid FCγR 

mediated killing, or a blocking of bacterial uptake. Normalization of twenty‐four hour 

bacterial load in macrophages, to the three hour bacterial load, demonstrated no further 

killing between the time points. Taken together with the observations that antibody‐

mediated early CFU reduction is FCγR independent (Chapter 5), and results fewer 

infected cells as soon as two hours post infection in vivo (Figure 21), antibody‐mediated 

blocking of bacterial uptake appears the more plausible. SMITB14, an anti‐LAM 

antibody whose F(ab’)2 fragment decreases M. tuberculosis bacterial load as soon as two 

hours after intranasal infection, is believed to work through a similar mechanism [194]. 

Another potential mechanism, agglutination, was ruled out by the inability of surface‐

binding antibodies to clump M. tuberculosis in vitro (Table 13).  

  In addition to culture grown bacteria, two other bacterial models were used in 

these experiments. Biotin‐coated M. tuberculosis was used to evaluate the extent to which 

the avidity of surface‐binding antibodies mediates their effects [289]. Biotin fixation to 

 

128 

the surface of bacteria was detected by the binding of fluorescent streptavidin (Figure 9), 

and was uneven, and not abundant enough to reliably distinguish labeled and unlabeled 

bacteria. Pre‐incubation with BTN.4, a high‐affinity anti‐biotin antibody, showed a 

concentration dependent decrease in bacterial burden in cell culture, and trended 

towards decreased pulmonary burden three days post retropharyngeal instillation in 

mice, though the magnitude was similar to that of the low avidity anti‐M. tuberculosis 

monoclonal antibodies (Figure 14, Figure 17). Whether these results are simply a 

reflection of poor biotin fixation, or representative of a phenomenon similar to HIV 

where antibody avidity does not affect neutralizing activity, provided there is a 

sufficient on‐rate, is unclear [293].  

Surface‐binding antibodies also decreased bacterial burden in mice infected with 

mammalian adapted M. tuberculosis at three days post infection (Figure 20). Sputum‐

derived M. tuberculosis has a transcriptional profile more similar to bacteria in a non‐

replicative persistence state, than log‐phase cultures [290]. Mammalian adapted bacteria 

display similar features to sputum‐isolated bacteria, including the up‐regulation of HSP‐

X, a known surface‐protein, suggesting that infection‐induced transcriptional changes 

can alter the bacterial surface [300]. Therefore, the ability of surface‐binding antibodies 

to alter bacterial CFU when pre‐mixed with more physiologically relevant bacteria is 

noteworthy. However, the mammalian adapted M. tuberculosis did encounter PBS‐Ty 

 

129 

during the experiment. Detergent disrupts the protein‐polysaccharide capsule that 

forms on bacteria during anexic growth and helps to mediate early interactions between 

bacteria and host cells [301,302]. Disruption of the capsule may expose otherwise buried 

proteins, and eliminate the true surface‐antigens found on in vivo grown M. tuberculosis. 

Future studies examining the ability of surface‐binding antibodies to decrease bacterial 

burden, using sputum derived M. tuberculosis, are critical for determining the potential 

of surface‐binding antibodies to alter early infection events in humans.  

Interestingly, 15A4, a non‐surface‐binding antibody was protective at later time 

points during infection, decreasing pulmonary bacterial load at day six but not three 

days post infection. This is the opposite pattern from surface‐binding antibodies, whose 

protection at day three wanes by day six (Figure 19, Figure 20). This observation 

confirms previously published studies that M. tuberculosis antibodies have a variety of 

mechanisms of action, with some altering bacterial burden at later time points, though 

an as of yet undescribed mechanism [189,194,291]. It is tempting to speculate how non‐

surface‐binding antibodies mediate this protection. M. tuberculosis components are 

released from host cells through exocytosis, where non‐surface‐binding antibodies may 

find and neutralize their effects, potentially damping M. tuberculosis subversion of the 

host immune response [303]. Additionally, antibodies can enter cells, even when not 

bound to pathogens, and neutralize bacterial toxins [185,304]. If non‐surface‐binding 

 

130 

antibodies can access the intracellular space, they could impair bacterial manipulation of 

the phagosome, and ultimately impinge upon M. tuberculosis survival.  

When mixed with M. tuberculosis prior to infection, surface‐binding antibodies 

alter the infected cell profile at two and twenty‐four hours post infection. By seventy‐

two hours post infection, however, the infected cell profile is identical to mice infected 

with M. tuberculosis mixed with PBS (Figure 23). Surface‐binding antibodies impair 

uptake by alveolar macrophages, and favor uptake by neutrophils. Neutrophils have 

greater mycobactericidal properties than alveolar macrophages, potentially further 

contributing to the decreased number of infected cells and reduced bacterial burden in 

vivo [30,34,215]. In vivo models of bacterial disease are complex, and it is possible that 

while blocking cellular uptake is the primarily mechanism by which surface‐binding 

antibodies act, alteration of the infected cell profile may also play a role.  It is tempting to 

speculate that the waning of surface‐binding antibody mediated protection between 

days three and six post‐infection is driven by the change in the infected cell profile, 

away from neutrophils and towards alveolar macrophages. The ability to further impair 

uptake by alveolar macrophages may increase the duration of the surface‐binding 

antibody protection.  

In summary, these studies demonstrate the ability of surface‐binding antibodies 

to alter early infection events through a mechanism that both blocks bacterial uptake by 

 

131 

host cells, and alters the type of host cell infected. This highlights the need for future 

studies evaluating the protective role humoral immunity plays in altering M. tuberculosis 

early infection events, and its ability to function as a component of an anti‐infective 

vaccine.  

4.5 Future Direction

The studies described in this chapter have demonstrated the ability of surface‐

binding antibodies to influence early infection events, a key step to altering infection 

rate. However, the antibodies used in this study have poor avidity (Table 12). To 

evaluate if enhanced avidity can improve early CFU reduction, new surface‐binding 

antibodies are needed. Mice do not generate high‐avidity antibodies to the surface of 

live M. tuberculosis, even during the chronic stages of infection (Table 12). Humans, 

however, have a heterogeneous immune response to the surface of M. tuberculosis with 

some individuals possessing relatively high surface avidity scores. As murine 

vaccination with cell surface components leads to a low yield of surface‐binding 

antibodies, in addition to those found being of low avidity, humans with plasma that 

contains higher‐titer, higher‐avidity surface reactivity represent a potential source of 

better antibodies [168]. Isolating and immortalizing memory B‐cells from such humans, 

using the protocol described in Bonsignori et al., will maximize the chances of finding 

high avidity clones. Once M. tuberculosis specific antibodies have been identified, their 

 

132 

efficacy in decreasing early bacterial burden can be evaluated using the methods 

described in this chapter [305]. 

Generating a larger pool of surface‐binding antibodies has other benefits. 

Multiple studies have cataloged the cell wall components of M tuberculosis using mass 

spectrometry [306,307]. The cell wall is a complex, multilayered structure [298,308]. 

Proteins may be completely buried in the outer layer of mycolic acids, or have portions 

exposed. A large collection of surface‐ and non‐surface‐binding antibodies against a 

particular target will allow for epitope mapping, to elucidate the portions of the 

molecule that are accessible. Even if large collections of antibodies to a specific target do 

not exist, the identification of a single surface‐binding antibody against that target 

indicates its exposure on the surface and helps to further characterize the portion of each 

bacterium exposed to the host.  

Interestingly, surface‐binding and non‐surface‐binding antibodies showed 

different activity kinetics: surface‐binding antibodies decreased bacterial burden at three 

days post infection, though this decrease was waning by day six, while 15A4, a non‐

surface‐binding antibody, had no effect at early time points, but decreased bacterial at 

six days post infection (Figure 19, Figure 20).  The sample size of the non‐surface‐

binding antibodies tested is small. Future studies evaluating the potency of additional 

non‐surface‐binding antibodies, both to HSP‐X and other targets, are necessary to 

 

133 

confirm the phenotype. If confirmed, functional studies, including extending the 

infected‐cell flow cytometry studies past three days, and the evaluation of the antibodies 

in FCγR knock‐out mice should be undertaken to understand the alternate mechanism 

of action.  

Better animal models to measure the effect surface‐binding antibody mediated 

protection are also needed. Pre‐mixing of M. tuberculosis and antibodies pre‐disposes the 

system to success: antibodies have the ability to bind to the bacteria prior to infection. To 

improve the physiological relevancy, antibodies should be administered prior to an 

aerosol infection, as done in Chapter 5. This model, however, is incompatible with the 

first‐infected cell flow cytometry assay. Wolf et al. used a standard dose aerosol model 

of M. tuberculosis, followed by isolation of single pneumocytes from the lungs to 

determine the identity of infected cells, though they were unable to reliability detect 

cells prior to ten days post infection [27].  While higher‐dose aerosol models have been 

described in the literature, they only deliver ~2000 CFU to the mice, a dose still not 

reliably sufficient to detect infected cells at early time points (data not shown) [309]. We 

attempted to generate a high dose aerosol, of ~5,000‐10,000 CFU using a vibrating mesh 

nebulizer, which is capable of delivering higher doses of M. tuberculosis to mice than the 

standard air‐jet nebulizer system. These attempted failed, delivering ~3000 bacteria, with 

few to no infected cells detectable by flow cytometry at one day post infection (data not 

 

134 

shown). Improvements in aerobiology that allow for longer exposure times without 

increasing bacterial death in the innocula, clogging the vibrating mesh, or increasing 

humidity leading to droplet condensation, are needed in order to deliver a sufficiently 

high dose.   

Despite its limitations, the mixing of M. tuberculosis with surface‐binding 

antibodies prior to instillation, followed by isolation of pneumocytes, demonstrated an 

interesting phenotype. Fewer infected cells were detected at two, twenty‐four, and 

seventy‐two hours post infection, when compared to a no‐antibody control (Figure 21). 

Additionally, whole‐lung homogenate bacterial burden was decreased at three days post 

infection (Figure 18‐Figure 20). Taken together, these findings suggest that bacteria are 

either rapidly killed or cleared from the lung. To further understand the mechanism of 

early CFU reduction two approaches can be taken. Live/Dead strains of M. tuberculosis 

have been described, which use tetracycline induction of green fluorescent protein (GFP) 

to distinguish transcriptionally active and inactive cells [310]. Attempts at using a 

Live/Dead strain in the early‐infection flow cytometry model failed, as cells must be 

exposed to tetracycline for approximately twenty‐four hours to reliably distinguish live 

and dead cells (data not shown). Optimization of the strain to more rapidly produce 

GFP would allow for the identification of dead bacteria within cells, provided they are 

not sufficiently degraded by the lysosome, and the testing of the hypothesis that the 

 

135 

decreased number of infected cells is due to rapid bacterial killing. Conversely, bacteria 

can be radiolabeled prior to incubation, allowing for the tracing of the bacteria beyond 

the lung. After infection, if the amount of radiolabeled bacteria in the lungs of mice 

treated with both PBS and antibody‐mixed M. tuberculosis is the same, despite early 

infection differences in bacterial burden, it implies that M. tuberculosis is being rapidly 

killed. If the amount of radiolabeled bacteria is decreased in the lungs of mice infected 

with M. tuberculosis mixed with antibodies, it implies the bacteria are being cleared.  

 

 

136 

5. Surface-binding antibodies decrease pulmonary bacterial burden after aerosol infection

5.1 Introduction

Interest in humoral immunity as a component of a TB vaccine, especially one that 

acts by preventing infection, rather than preventing the progression to active disease, is 

increasing [107,211,311]. In order to design vaccines which induce sterilizing immunity, 

we need to understand if vaccine‐inducible factors, such as antibodies, can alter early 

infection events, if present at the time of exposure. While numerous studies have 

examined the effect monoclonal antibodies administered near the time of infection have 

on M. tuberculosis disease, to our knowledge none have examined their ability to alter 

infection rate [107]. 

In Chapter 4 we demonstrated that surface‐binding antibodies decrease early 

infection bacterial load in vivo and in vitro when mixed with M. tuberculosis prior to 

infection. While these studies demonstrate the ability of surface‐binding antibodies to 

alter early infection events, neither pre‐mixing of the antibodies with M. tuberculosis, nor 

the route of administration is physiologically relevant. To evaluate if surface‐binding 

antibodies are protective, when present at the time of aerosol infection, we used a more 

physiologically relevant animal model; surface‐binding antibodies were administered 

retropharyngeally twenty‐four hours prior to M. tuberculosis aerosol exposure. In this 

model, surface‐binding antibodies decreased bacterial burden in the lungs within the 

 

137 

first three days of infection in an FCγR independent, concentration dependent manner. 

The effect was most pronounced at one day post infection, waning in magnitude over 

time, and disappearing completely by six days after exposure. When present at the time 

of an ultra‐low dose M. tuberculosis aerosol exposure, surface‐binding antibodies did not 

alter infection rate. However, in infected mice both an IgG1 isotype control and surface‐

binding antibodies decreased bacterial burden at one month post infection. These 

studies reveal that surface‐binding antibodies are capable of altering early infection 

events, but that the antibody‐induced changes are not sufficient to reduce infection rate.  

5.2 Methods

5.2.1 Animals

The animals in this study were handled under a protocol approved by the Duke 

Institutional Animal Care and Use Committee. Six week old female wild‐type BALB/c 

mice from Charles River Laboratories (028) and Taconic (BALB‐F) as well as BALB/c 

background FCγR knock‐out mice (Taconic, 584‐F) were housed in the RBL at Duke 

University for at least one week prior to M. tuberculosis exposure under environmental 

conditions described in Chapter 2.  

5.2.2 Retropharyngeal instillation of purified antibody

Monoclonal antibodies were purified as described in Chapter 4. After buffer 

exchange antibodies were further concentrated to of >20 mg/mL using the Amicon 

 

138 

Ultracel‐30k centrifugation filter (Millipore UFC803096). Antibodies were then diluted to 

the desired concentration in endotoxin free‐PBS and delivered to anesthetized mice via 

retropharyngeal instillation twenty‐four hours prior to aerosol exposure in a volume of 

50μL.  

5.2.3 Pharmacokinetics of monoclonal antibodies in BAL fluid

20 μL of hybridoma supernatant was instilled retropharyngeally into BALB/c 

mice. At fifteen minutes, thirty minutes, one hour, two hours and twenty‐four hours 

post instillation mice were sacrificed and perfused, with BAL fluid collected and as 

described in Chapter 2. BAL fluid was then assayed by ELISA against whole cell lysate, 

as described in Chapter 3, to determine the amount of antibody present. 

5.2.4 Aerosol innocula preparation

For ultra‐low dose aerosol exposures, Mycobacterium tuberculosis H37Rv was 

diluted from frozen aliquots to an OD of 0.00025 prior to vortexing for one minute. For 

standard dose aerosol exposures, M. tuberculosis H37Rv frozen aliquots were diluted to 

OD 0.01 prior to horizontal vortexing for one minute. Antifoam Y‐30 (Sigma Aldrich, 

A5758) was added to the innocula at a 1:5000 dilution prior to aerosolization.  

5.2.5 Aerosol challenge

Mice, at least seven weeks old, were exposed to M. tuberculosis aerosol in a 

whole‐body Madison exposure chamber connected to a Class III biological safety 

 

139 

cabinet, as we have previously described [25,312]. The aerosol was generated using a 6‐

jet Collison nebulizer (BGI Inc, CN25), operating at 19±1 liters per minute (Lpm), 35±1 

pounds per square inch of pressure, 50% relative humidity and a flow rate of 50 Lpm. 

The exposure system was controlled by Aerosol Management platform, AeroMP (Biaer 

Tech, LLC). Mice were loaded into the chamber with air flowing, and exposed to the 

aerosol for 20 minutes. A BioSampler (SKC Inc), drawing at a flow rate of 12.5 Lpm, was 

used to sample the viable aerosol concentration through a port in the Madison chamber 

door. Bacterial titers were performed to determine the viable bacterial concentration in 

the innocula before aerosolization (pre‐neb), in the remaining innocula post 

aerosolization (post‐neb), and in the BioSampler. 

5.2.6 Determination of aerosol dose presented

The dose presented represents the number of viable M. tuberculosis bacteria 

inhaled by the mouse during the aerosol exposure. It is calculated by the formula Dp= VE  

x Ca, where VE represents the exposure volume and Ca  the viable aerosol concentration 

in the aerosol chamber. VE =VM x t, where t is the duration of the aerosol exposure and 

VM is the minute ventilatory volume of each mouse as determined by Guyton’s 

Forumula VM= 2.1 x (mouse body weight)0.75 [313]. Ca, is defined as Ca= (CSAMPLE x 

(VSAMPLE‐(Ec x t)))/(QSAMPLER x t), where CSAMPLE  is the BioSampler concentration, VSAMPLER 

 

140 

is the initial BioSampler volume, Ec ia evaporation rate, t is aerosol exposure duration, 

and QSAMPLER is sample airflow rate. 

5.2.7 Bacterial CFU determination

Mice were sacrificed between one day and four weeks post aerosol exposure, and 

their lungs were homogenized as described in Chapter 4. Mice sacrificed between one 

hour and nine days post infection had lung homogenates plated neat, while 

homogenates from mice with a longer duration of infection were serially diluted in PBS‐

Ty prior to plating. CFU were counted after 3‐4 week incubation at 37oC. 

5.2.8 Lung culture

For mice sacrificed at one month after ultra‐low dose aerosol exposure, the ~70% 

of lung homogenate remaining after CFU plating was added to 9mL of 7H9 

supplemented with 10% OADC, 0.5% glycerol and 0.05% tyloxapol. Cultures were 

incubated at 37oC for six to seven weeks with intermittent shaking and then evaluated 

for turbidity. Thirty‐three out of one‐hundred and ninety liquid cultures were streaked 

onto 7H10 agar plates to confirm either negativity (in the absence of turbidity) or M. 

tuberculosis growth.  

5.2.9 Statistics

Prism Software was used for statistical analyses. For pairwise comparisons 

among continuous variables a two‐sided student’s t‐test was used for normally 

 

141 

distributed data, and a Mann‐Whitney test was used for non‐normally distributed data. 

For discrete variables, a Fisher’s exact test was used for pairwise comparisons, and a 

Chi‐squared test was used for comparisons between multiple variables.  

5.3 Results

5.3.1 Antibodies persist in BAL fluid for at least twenty-four hours after retropharyngeal instillation

To evaluate if antibodies administered retropharyngeally persisted in the BAL 

fluid, fifteen female BALB/c mice were instilled with 20μL of hybridoma supernatant, 

and sacrificed at various time points during the first twenty‐four hours after instillation. 

BAL fluid from each mouse was evaluated by ELISA (Figure 27). Antibody levels in the 

BAL fluid remained relatively stable for the first hour, and fell sharply thereafter. 

Despite the decrease, antibody was still detected at twenty‐four hours post instillation, 

though it represented only 28% of peak levels.  

Aerosol delivery of M. tuberculosis, to mice, two hours post retropharyngeal 

instillation, led to large variability in the pulmonary dose retained. This problem was 

not noted when the aerosol exposure occurred twenty‐four hours after instillation (data 

not shown). The continued persistence of antibody in the BAL fluid at one day post 

administration allowed for aerosol exposures to be conducted at that time point for all 

future studies.   

 

142 

 

Figure 27: Levels of antibody in BAL fluid within first twenty‐four hours after 

retropharyngeal administration 

20uL of hybridoma supernatant (anti‐HSPX) was instilled retropharyngeally into female 

BALB/c mice. At fifteen minutes (n=3), thirty minutes (n=3), one hour (n=3), two hours 

(n=3), and twenty‐four hours (n=3) post infection mice underwent terminal 

bronchoalveolar lavage (BAL). BAL fluid was assayed by ELISA against M. tuberculosis 

H37Rv whole cell lysate. Mean ± SEM shown for each time point.  

 

5.3.2 Surface-binding antibodies decrease bacterial CFU in a concentration dependent manner when administered prior to a standard dose M. tuberculosis aerosol

Female BALB/c mice were given either PBS, 1mg of an IgG1 control (6D11) 

antibody, or varying concentrations of surface‐binding antibody pool D one day prior to 

aerosol infection with an M. tuberculosis at a concentration of 0.59 CFU/mL. At three 

days post infection mice instilled with surface‐binding antibodies had a concentration 

dependent decrease in pulmonary bacterial burden (Figure 28). At the maximal dose of 

 

143 

1mg, mice administered surface‐binding antibodies had a 34.0% decrease in pulmonary 

bacterial burden (p=0.03), while mice instilled with control antibodies did not differ from 

mice instilled with PBS (Δ= ‐2.5%, p= 0.86).   

 

Figure 28: Surface‐binding antibodies reduce pulmonary bacterial burden at 3 days 

post infection in a concentration dependent manner. 

BALB/c mice were given PBS (n=8), a control antibody (6D11) (n=4) or varying 

concentrations of surface‐binding pool D (n=4) retropharyngeally twenty‐four hours 

prior to a standard dose M. tuberculosis aerosol infection. At three days post infection 

mice were sacrificed, and lungs plated to determine bacterial burden. (Black) PBS, 

(White) control antibodies, (Blue) surface‐binding antibodies. Mean ± SEM is displayed. 

Statistical significance was calculated using the student’s t‐test: (*) p<0.05, (**) p<0.01, 

(***) p<0.001.  

 

5.3.3 Retropharyngeal administration of surface-binding antibodies leads to variable decreases in bacterial burden three days post aerosol infection

  To confirm our finding, that 1mg of surface‐binding antibodies, administered prior 

to aerosol infection, decreased lung bacterial burden, we conducted three similar 

studies. In each study, mice were instilled with either 1mg of individual surface‐binding 

 

144 

antibodies, 1mg of a surface‐binding antibody pool, 1mg of an isotype control antibody, 

or PBS one day prior to M. tuberculosis aerosol exposure with viable aerosol 

concentrations of 0.24‐0.26 CFU/mL, and sacrificed at three days post infection. Overall, 

the general trend in these studies confirms our previous findings (Figure 29).  However, 

large standard deviations within groups, as well as high degrees of variation between 

experiments, highlight the inconsistency of this model.   

  The first study confirmed our previous findings: mice administered 1mg of IT‐70, 

a surface‐binding antibody, had decreased bacterial burden at three days post infection 

by  as compared to a PBS control (Δ= ‐40.1%, p=0.02) (Figure 29A). In the second study, 

instillation of 1mg of two different surface‐binding antibodies, 18D11 and IT‐70 

decreased lung burden by ~30%, however, due to large standard deviations within the 

groups, the p‐values were not significant (Δ= ‐31.3%, p=0.07 and Δ= ‐30.4%, p=0.08 

respectively). Mice instilled with 1mg of either CS‐40, or a surface‐binding antibody pool 

prior to infection, only had decreased lung burdens of between 10‐20% (Δ= ‐10.7%, 

p=0.57 and Δ=‐17.2%, p=0.34 respectively) (Figure 29B).  In the third experiment, CS‐40, 

IT‐70, and a pool of surface‐binding antibodies all decreased lung CFU by over 35%, 

with the pool reducing CFUs by 56%, though none of these decreases were statistically   

significant due to large standard errors (CS40: Δ= ‐37.7%, p=0.23,  IT‐70: Δ=  ‐52.85, 

p=0.26, and surface‐binding pool D Δ= ‐56.1%, p=0.16 respectively). 18D11 only reduced

 

145 

 

Figure 29: Surface‐binding antibodies provide inconsistent protection at three days 

post M. tuberculosis aerosol infection 

Female BALB/c mice were given PBS (n=8), 1mg of a control antibody (6D11) (n=4), a 

variety of surface‐binding antibodies (n=4), 15A4, a non‐surface‐binding antibody (n=4), 

or a surface‐binding antibody pool (n=4) retropharyngeally twenty‐four hours prior to a 

standard dose M. tuberculosis aerosol infection. At three days post infection mice were 

sacrificed, and lungs plated to determine bacterial burden. (Black) PBS, (White) Control 

antibodies (Green) non‐surface‐binding antibodies (Blue) surface‐binding antibodies. 

Mean ± SEM is displayed. Statistical significance was calculated using the student’s t‐

test: (*) p<0.05, (**) p<0.01, (***) p<0.001.  

 

 

146 

lung CFU by 13.1% (p=0.68) (Figure 29C). Two of these three experiments had either 

isotype or non‐surface‐binding antibody controls.   The isotype control antibody, 6D11, 

decreased bacterial burden by between 3.6% and 20% (p=0.52 and p=0.85), while the 

non‐surface‐binding 15A4 decreased bacterial burden by 10.5% (p=0.74) (Figure 29B and 

Figure 29C).  

5.3.4 Retropharyngeal administration of surface-binding antibodies one day prior to standard dose aerosol infection decreased bacterial burden in the lungs in a time dependent manner

Due to the variability observed in surface‐binding antibody mediated protection 

at three days post infection, we hypothesized that the antibody’s optimal effect occurred 

earlier. To test this, mice were administered either PBS, 1mg of isotype control antibody, 

or 1mg of a surface‐binding antibody pool, retropharyngeally one day prior to a 

standard dose M. tuberculosis aerosol infection at a concentration of 0.42 mg/mL. Surface‐

binding antibodies decreased lung bacterial CFU by 41.1% at one day post infection, 

compared to PBS control (p=0.006), but did not decrease CFU at three (Δ= ‐2.5%, p=0.81), 

six (Δ= ‐32.3%, p=0.16), or nine (Δ= ‐3.7%, p=0.86) days post infection (Figure 30). The 

6D11 isotype control antibody did not alter bacterial CFU at any time point (Figure 30). 

To confirm the results of this study, a modified time course consisting of murine 

sacrifice at one and three days post infection was conducted. As with Figure 30, surface‐

binding antibody pool C decreased bacterial burden in the lungs at one (Δ= ‐47.0%, 

p=0.007), but not three (Δ= ‐4.5%, p=0.86) days post infection (Figure 31). At one day 

 

147 

post‐infection 18D11 also decreased bacterial burden (Δ=‐35.0%, p=0.031), while IT‐70 

and CS‐40 trended towards decreased bacterial burden, though it was not statistically 

significant (Δ= ‐12.0%, p=0.53, and Δ= ‐22.0%, p=0.17 respectively).  

 

Figure 30: The ability of surface‐binding antibodies to decrease pulmonary bacterial 

burden wanes over time 

Mice were given either PBS, 1mg of a control antibody (6D11) or 1mg of surface‐binding 

pool D retropharyngeally twenty‐four hours prior to a standard dose M. tuberculosis 

aerosol infection. At varying time points post infection mice were sacrificed, and lungs 

plated to determine bacterial burden. (Black) PBS, (White) Control antibodies (Green) 

non‐surface‐binding antibodies (Blue) surface‐binding antibodies. Mean ± SEM is 

displayed. Statistical significance was calculated using the student’s t‐test: (*) p<0.05, (**) 

p<0.01, (***) p<0.001.  

 

 

 

 

 

148 

 Figure 31: Surface‐binding antibodies decrease bacterial burden at one day post 

infection 

Six week old female BALB/c mice were given either PBS (n=8), 1mg of a surface‐binding 

antibody (n=4), or 1mg of a surface‐binding pool (n=4), intratracheally twenty‐four hours 

prior to a standard dose M. tuberculosis aerosol infection. At varying time points post 

infection mice were sacrificed, and lungs plated to determine bacterial burden. (Black) 

PBS, (Blue) surface‐binding antibodies. Mean ± SEM is displayed. Statistical significance 

was calculated using the student’s t‐test: (*) p<0.05, (**) p<0.01, (***) p<0.001.  

 

5.3.5 Decreased bacterial burden is FCγR independent

To determine if the decreased lung burden after surface‐binding antibody 

treatment was due to bacterial killing mediated by the FCγR, wild‐type and FCγR ‐/‐ 

mice were instilled either with PBS, or 1mg of a surface‐binding antibody pool, one day 

prior to a M. tuberculosis aerosol exposure at a concentration of 0.58 CFU/mL, and were 

sacrificed at twenty‐four hours post infection. Wild‐type mice administered surface‐

binding antibodies had a 67.5% decrease in lung burden compared to mice administered 

PBS (p<0.001). The same phenotype was observed in the FCγR ‐/‐ mice, with mice given 

 

149 

surface‐binding antibodies having a 61.7% decrease lung burden compared to mice 

administered PBS (p=0.003). 

 

Figure 32: The effect of surface‐binding antibodies is FCγR independent 

Eight week old female wild‐type of FCγR knockout BALB/c mice were instilled with 

either PBS, or 1mg surface‐binding pool C in 50μL, twenty‐four hours prior to aerosol 

exposure. At one day post infection the mice were sacrificed, their lungs manually 

homogenized, and plated to determine lung bacterial burden. Student’s t‐tests were 

used to determine statistical significance: (*) p<0.05, (**) p<0.01, (***) p<0.001.  

 

5.3.6 Retropharyngeal administration of surface-binding antibodies prior to ultra-low dose aerosol does not reduce murine infection rate

Female BALB/c mice were divided into three groups and administered with 

either PBS, 1mg of an isotype control antibody, or 1mg of a surface‐binding antibody 

pool one day prior to ultra‐low dose aerosol M. tuberculosis infection with aerosol 

concentrations between 0.007‐0.033 CFU/mL. Aerosol concentrations in this range lead 

to infection of ~60% of all animals. The experiment was repeated three times, for a total 

of seventy‐two mice in the PBS and surface‐binding antibody groups, and forty‐six mice 

 

150 

in the 6D11 group.  The large number of mice was necessary to detect a 20% percent 

difference in infection rate between the surface‐binding antibody and PBS treated 

groups with 80% power. Information on the strain, age, and weight for every mouse can 

be found in Table 24 (Appendix C), while the baseline characteristics for each exposure 

group can be found in Table 25 (Appendix C). Mouse weight and age did not differ 

significantly between treatment or exposure groups.  

The entire mouse lung was assayed to determine if a mouse was infected. One 

month post infection mice were sacrificed and each lung was homogenized with ~30% 

plated on 7H10 agar plates to determine bacterial CFU, and the remaining ~70% 

cultured for 7 weeks in 7H9 liquid media. A mouse was determined to be infected if the 

liquid culture was positive. If the liquid culture was contaminated, infection status was 

determined by the presence or absence of bacterial CFU on 7H10 agar plates.  

No infection rate differences were seen among the three groups Table 14. Mice 

administered PBS prior to exposure had a 63.8% infection rate, and mice administered 

surface‐binding antibodies had a 56.9% infection rate (OR 0.75, p=0.50). The infection 

status of each mouse can be found in Table 24.  

 

 

 

 

 

151 

Table 14: Infection rates after ultra‐low dose M. tuberculosis aerosol exposure 

 Infected/  

Total 

Percent 

Infected 

(%) 

Odds Ratio 

 (95% CI)* P‐value*

Experimental group A 

PBS  9/24  37.5%     

6D11  10/24  41.7%  1.2(0.37‐3.80) 1.0 

SB pool C  7/24  29.2%  0.69(0.21‐2.30)  0.76 

Experimental Group B 

PBS  19/24  79.2%     

6D11  17/22  77.3%  0.89(0.22‐3.64)  1.00 

SB pool C  15/24  62.5%  0.44(0.12‐1.59)  0.34 

Experimental Group C 

PBS  18/24  75.0%     

SB Pool C  19/24  79.2%  1.27(0.33‐4.89)  1.00 

Total         

PBS   46/72  63.8%     

SB Pool C  41/72  56.9%  0.75(0.38‐1.46)  0.50 

* P‐value and odds ratio were calculated using Fisher’s exact test  

5.3.7 The presence of 1mg of antibodies prior to ultra-low dose M. tuberculosis exposure leads to decreased bacterial load one month post infection in infected mice

Lung burden was evaluated in all infected mice at one month post ultra‐low dose 

aerosol exposure. The log10  CFU for all infected mice, as determined by plate counting, 

are displayed in Figure 32, and the value for each individual mouse can be found in 

Table 24 (Appendix C). Mice with positive cultures, but no plate counts, are not shown 

 

152 

in the figure.  One month median CFU counts for mice administered with 1mg of 

surface‐binding antibodies prior to ultra‐low dose infection (Δ=0.63 log10 CFU, p<0.001) 

were significantly lower than mice administered PBS. The affect appears non‐specific, as 

same reduction was observed for mice instilled with 1mg of isotype control antibody 

(Δ=0.58 log10 CFU, p=0.004).  

 

Figure 33: Pulmonary bacterial burden one month post ultra‐low dose aerosol 

infection 

Six week‐old female BALB/c mice were instilled with either PBS, 1mg 6D11 or 1mg 

surface‐binding pool C in 50μL, twenty‐four hours prior to ultra‐low dose aerosol. 

Lungs were manually homogenized, with~30% of the lung homogenate was plated to 

determine lung bacterial burden. The red line represents the median value. (Black) PBS, 

(White) control antibody, (Blue) surface‐binding pool C.  Mann‐Whitney tests were used 

to determine statistical significance. For comparison with 6D11 only Group A and 

Group B CFUs for PBS mice were included, as Group C had no mice treated with 6D11: 

(*) p<0.05, (**) p<0.01, (***) p<0.001.  

 

 

153 

5.4 Discussion

The cell‐mediated immune response is critical for the control of M. tuberculosis; 

however, it does not reach the lung until between two to three weeks post infection, too 

late to prevent the logarithmic growth of the bacteria [314]. The BCG vaccine induces 

antigen‐specific CD4+ T‐cells, which are present at the time of infection in vaccinated 

individuals, but remains unable to prevent infection [90,130,315].  In order design a 

vaccine that generates sterilizing immunity, other factors need to be considered. To test 

if passive administration of antibodies can alter the initial interactions between the host 

and M. tuberculosis, mice were administered monoclonal surface‐binding IgG antibodies 

prior to aerosol infection. High concentrations of surface‐binding, but not control, 

antibodies were able to reduce early infection CFU; however, these antibodies were 

unable to alter infection rate (Table 14, Figure 28, Figure 30).    

Previous work has primarily focused on the ability of antibodies to exert long 

term effects on M. tuberculosis infection [188,189,191‐195]. These antibodies work in a 

variety of ways: altering interactions with epithelial cells to prevent dissemination, 

enhancing cellular immune responses, blocking interactions between bacterial ligands 

and host‐receptors, and neutralizing the pathogenic effects of secreted polysaccharides 

[194,195,291]. Antibodies mediate protection against other bacterial pathogens through a 

variety of additional mechanisms including recruitment of complement prior to 

phagocytosis, toxin neutralization, agglutination, FCγR mediated killing and alteration 

 

154 

of cell entry mechanisms [304,316]. Administration of surface‐binding antibodies one 

day prior to standard‐dose M. tuberculosis aerosol exposure reduced bacterial CFU at 

twenty‐four hours post infection in both wild‐type and FCγR deficient mice (Figure 32). 

When combined with the data from Chapter 4 that showed pre‐mixing of M. tuberculosis 

with surface‐binding antibodies leading to fewer infected cells, as soon as two hours 

post infection, (Figure 21), it is tempting to speculate that surface‐binding antibodies 

mediate protection by blocking uptake by phagocytic cells in an FCγR independent 

manner. This would leave the bacteria vulnerable to extracellular killing or mucocilliary 

clearance from the lung into the gastrointestinal tract. Mucocilliary clearance is an 

important host defense mechanism, rapidly clearing particles from the lung in as little as 

three hours in humans, and twelve hours in mice [317,318]. Future studies with 

radiolabeled bacteria to determine if surface‐binding antibodies result in enhanced 

clearance from the lung will be able to distinguish between the two mechanisms.  

In contrast to C57BL/6 and BALB/c mice, where differences in early infection 

CFU corresponded to differences in infection rate, we did not see the same correlation 

with surface‐binding antibodies [130]. Despite surface‐binding antibody dependent CFU 

decreases at one day post infection, the same treatment did not alter infection rate 

(Table 14). Two potential reasons for this discrepancy exist. First, peak differences 

between the C57BL/6 and BALB/c mice were larger than in this study: at one day post 

infection C57BL/6 mice had on average 66% fewer M. tuberculosis CFU, while pre‐

 

155 

administration of surface‐binding antibodies decreased CFUs at the same time point by 

only 44% [130] (Figure 30 , Figure 31). Additionally, the infect rate study described in 

this chapter was powered to detect a 20% infection rate difference, assuming the peak 

bacterial burden decrease by surface‐binding antibodies was 50%. Given the lower 

maximal decrease in early infection bacterial reduction, as well variability in antibody 

delivery after retropharyngeal instillation, infection rate differences may exist that our 

study was not sufficiently powered to detect [319]. Improvement in both antibody 

avidity and delivery may reveal surface‐binding antibody dependent infection‐rate 

differences. Second, different mechanisms may underlie the early bacillary reduction 

seen in the C57BL/6 mice, and antibody treated mice. A better understanding of the 

mechanisms that drive both phenotypes is critical for the efforts to design an anti‐

infective M. tuberculosis vaccine [211].  

  Despite not altering infection rate, treatment with both surface‐binding and 

control antibodies decreased pulmonary bacterial load at one month post ultra‐low dose 

infection. The ability of the high dose control antibody to decrease bacterial burden is 

not surprising, as IvIg, when administered intraperitoneally within twenty‐four hours of 

intravenous M. tuberculosis infection, decreases bacterial by 2 log10  at one month post 

infection [154]. High dose immunoglobulins have a profound impact on the immune 

system, suppressing TH1 cytokine production, decreasing T‐Cell proliferation, and 

interfering with complement deposition [167,320,321]. Given the high concentration of 

 

156 

surface‐binding antibodies needed to observed early infection CFU decreases, the long 

term non‐specific effects of this high a dose may mask the specific effects of surface‐

binding antibodies. Higher‐avidity antibodies which exert protective effects at lower 

doses are critical for determining if surface‐binding antibodies, and not non‐specific 

effects, can decrease bacterial burden one month.  

   The animal model used in this study also represents an improvement on the 

retropharyngeal mixing studies performed in Chapter 4 and the majority of the 

published literature. [192‐195]. While the model is more physiologically relevant, as 

antibodies are present at the time of an aerosol infection, retropharyngeal instillation of 

antibodies is invasive, depositing 50 μL of liquid into the lungs. Delivery of vehicle can 

alter the baseline lung environment, leading to loss of certain strain‐specific 

mycobactericidal properties (Chapter 2). Additionally, retropharyngeal instillation is 

variable, does not produce uniform delivery to all lobes of the lung, and in some animal 

models does not result in reliable in alveolar delivery, a critical limitation, as that is 

where initial interactions between host cells and M. tuberculosis occur [319]. To overcome 

these limitations, induction of surface‐binding antibodies through vaccination should be 

undertaken in future studies. Furthermore, the antibodies used in these studies bind 

poorly, requiring high dosages to demonstrate effects (Figure 28). Identification of 

antibodies with higher avidity, and more abundant or easily accessible targets could 

 

157 

produce a more reproducible phenotype, require a lower dosage of antibody, and 

decrease early infection CFUs to a greater degree.  

  In summary these data demonstrate that surface‐binding antibodies are capable 

of influencing early infection events, though not in a manner that is able to alter M. 

tuberculosis infection rate. The results of this study further demonstrate that surface‐

binding antibodies can be protective and affirm the need for further research into 

humoral immunity both as a component of the immune response to M. tuberculosis, and 

as a vaccine component.  

5.5 Future Directions

As with the results in Chapter 4, the avidity of the surface‐binding antibodies 

used in these studies is poor. Isolating additional surface‐binding antibodies to a variety 

of targets has the potential to identify high‐avidity antibodies, which may increase the 

magnitude of protection from aerosol infection, and require less antibody to be 

administered. Further decreases in early bacterial burden may also lead to reduction in 

infection rate, the ultimate goal for surface‐binding antibodies.   

The experimental system used in this chapter represents a significant 

improvement from Chapter 4: here antibodies are instilled in the lung twenty‐four hours 

prior to aerosol infection, rather than being mixed with M. tuberculosis prior to 

retropharyngeal instillation. However, it still has significant limitations. 

Retropharyngeal instillation is non‐physiologic. The method is invasive, distribution of 

 

158 

antibodies into the lung is not uniform, the liquid has the potential to dilute host factors 

[322‐324]. Additionally, instilled substances do not always reach the alveolus, a critical 

limitation as that is where initial M. tuberculosis‐host cell interactions occur [319].  

To overcome these limitations, surface‐binding antibodies must be produced by 

the mouse and be present in the lung at the time of infection. There are two predominant 

strategies. The first strategy is the induction of mucosal immune responses, or spill‐over 

of serum antibodies into the mucosal tract after systemic vaccination. This strategy is 

employed by both the H. influenza type B and Pneumoccal sp. vaccines: the mucosal IgG 

and IgA antibodies, generated after intramuscular injection are critical for protection 

against colonization and infection of the upper airways [237,238,325].  The second 

strategy is local production of antibodies in the lungs themselves. Inducible bronchus 

associated lymphoid tissue (iBALT) is a tertiary lymphoid organ located in the 

perivascular and interstitial areas of the lung, capable of supporting germinal centers 

[326,327]. Antibody producing cells generated in the lung are long lived, lasting at least 

11 months post induction, and produce pulmonary antibodies directly, rather than 

relying on sera antibodies  [328]. Regardless of the method used, murine production of 

high‐titer/high‐avidity surface‐binding antibodies eliminates the need for their 

instillation retropharyngeally, improving the physiologic relevancy of the model, and 

potentially decreasing its variability.  

 

159 

Lastly, mechanistic studies undertaken in Chapter 4 demonstrate that pre‐mixing 

of M. tuberculosis and surface‐binding antibodies results in fewer infected cells within 

the first day after infection. To confirm that the FCγR independent mechanism, for the 

one day CFU reductions in the aerosol model, is due to blocking of bacterial uptake, and 

not FCγR‐independent cellular killing, flow cytometry studies quantifying the number 

and type of infected cells, in both wild type and FCγR‐/‐ mice, should be undertaken. In 

order to visualize infected cells by flow cytometry at early time points, a dose presented 

of ~10,000 bacteria is needed. Due to technical limitations with aerosol delivery systems, 

we have not been able to achieve this dose. Optimization of the aerobiology, followed by 

isolation and staining of lung pneumocytes, will allow us to further probe the 

mechanism behind surface‐binding antibody mediated protection from aerosol M. 

tuberculosis infection. 

 

 

 

 

160

Appendix A

Table 15: BAL, lung tissue and sera cytokine data for C57BL/6 and BALB/c mice 

  Tissue  BAL  Sera 

 

B6 

(n=5) 

BALB/c 

(n=5) 

DiffBc/B6 

P‐

value 

B6

(n=5) 

BALB/c

(n=4) 

Diff Bc/B6 

P‐

value 

B6

(n=5) 

BALB/c

(n=5) 

Diff Bc/B6 

P‐

value 

Cytokines associated with a Th1 response 

IFN‐γ  <3.5  <3.5  N/A  N/A  <1.7  <1.7  N/A  N/A  <1.6  <1.6  N/A  N/A 

TNF‐α  <3.4  <3.4  N/A  N/A  <1.7  <1.7  N/A  N/A 4.2 

(<1.6‐6.4) 

3.7 

(<1.6‐6.4) 0.88  1.00 

IL‐2 <3.3 

(<3.3‐7.6) <3.3  N/A  1.00 

<1.7 

(<1.7‐5.0) <1.7  N/A  0.44  <1.6  <1.6  N/A  N/A 

IL‐12 

(p40) 

<3.4 

(<3.4‐8.1) 

<3.4 

(<3.4‐11.8) N/A  1.00  <1.7  <1.7  N/A  N/A 

4.4 

(<1.6‐8.3) 

<1.6 

(<1.6‐9.1) 0.38  0.69 

IL‐12 

(p70) <3.9  <3.9  N/A  N/A  <1.9  <1.9  N/A  N/A 

6.1 

(<1.3‐9.4) 

<1.3 

(<1.3‐44.3) 0.21  0.83 

Cytokines associated with a Th2 response 

IL‐4  <3.3  <3.3  N/A  N/A  <1.6  <1.6  N/A  N/A  <1.6 <1.6 

(<1.6‐4.0) N/A  1.00 

IL‐5  <3.4  <3.4  N/A  N/A  <1.7  <1.7  N/A  N/A 6.5 

(5.5‐24.1) 

5.1 

(<1.6‐9.4) 0.78  0.38 

IL‐6  <3.7  <3.7  N/A  N/A  <1.8  <1.8  N/A  N/A  <1.7 <1.7 

(<1.7‐15.6) N/A  0.44 

IL‐10  <3.6  <3.6  N/A  N/A 7.2 

(4.0‐10.2) 

5.6 

(<1.7‐11.4) 0.78  0.73 

<1.5 

(<1.5‐3.8) 

<1.5 

(<1.5‐12.4) N/A  1.00 

IL‐13 755.4 

(<360.4‐769.6) <360.6  0.48  0.17  <180.3  <180.3  N/A  N/A 

79.2 

(64.4‐138.1) 

84.1 

(69.4‐152.9) 1.06  0.90 

 

 

 

161

  Tissue  BAL  Sera  

BAL  Sera 

 B6 

(n=5) 

BALB/c 

(n=5) 

DiffBc/B6 

P‐

value 

B6

(n=5) 

BALB/c

(n=4) 

Diff Bc/B6 

P‐

value 

B6

(n=5) 

BALB/c

(n=5) 

Diff Bc/B6 

P‐

value 

Additional cytokines 

G‐CSF  <12.7  <12.7  N/A  N/A  <6.4  <6.4  N/A  N/A 90.7 

(34.6‐172.0) 

115.8 

(79.4‐176.7) 1.28  0.55 

GM‐CSF 35.4 

(4.5‐62.4) 

28.1 

(22.3‐71.08) 0.79  0.93 

2.3 

(<1.1‐2.3) 

14.1 

(6.7‐17.7) 6.19  0.008 

<7.2 

(<7.2‐23.4) 

<7.2 

(<7.2‐15.6) N/A  0.72 

M‐CSF 55.4 

(43.6‐69.4) 

112.8 

(80.9‐171.0) 2.04  0.008  <1.9  <1.9  N/A  N/A 

10.0 

(3.2‐13.0) 

6.7 

(4.4‐8.9) 0.67  0.54 

VEGF 670.6 

(574.5‐883.0) 

243.1 

(208.0‐511.4) 0.36  0.008 

7.4 

(3.3‐9.8) 

3.6 

(<1.6‐6.0) 0.49  0.064  <1.6  <1.6  N/A  N/A 

IL‐1α  <340.7  <340.7  N/A  N/A  <170.4  <170.4  N/A  N/A 482.7 

(431.4‐1009.8) 

616.4 

(353.2‐1094.2) 1.28  0.84 

IL‐1β <4.1 

(<4.1‐9.1) 

<4.1 

(<4.1‐25.1) N/A  0.44 

<2.1 

(<2.1‐5.0) 

5.8 

(<2.1‐8.3) 2.83  0.30 

8.7 

(5.8‐12.4) 

3.9 

(2.9‐6.8) 0.45  0.040 

IL‐3  <3.3  <3.3  N/A  N/A  <1.6  <1.6  N/A  N/A  <1.6  <1.6  N/A  N/A 

IL‐7  <3.6 <3.6 

(<3.6‐24.0) N/A  1.00  <1.8  <1.8  N/A  N/A  <1.6 

<1.6 

(1.6‐4.2) N/A  1.00 

IL‐9 595.8 

(489.3‐1179.8) 

393.12 

(302.0‐445.9) 0.65  0.008 

116.0 

(21.2‐175.2) 

99.1 

(37.4‐373.3) 0.85  1.00 

138.6 

(<47.1‐789.7) 

109.4 

(<47.1‐129.4) 0.79  0.46 

IL‐15 <15.5 

(<15.5‐34.0) 

<15.5 

(<15.5‐37.6) N/A  1.00  <7.8  <7.8  N/A  N/A 

<9.1 

(<9.1‐25.9) 

<9.1 

(<9.1‐39.3) N/A  0.84 

IL‐17  <3.4  <3.4  N/A  N/A  <1.7  <1.7  N/A  N/A 8.2 

(5.2‐12.6) 

7.6 

(4.2‐15.6) 0.93  1.00 

LIF  <3.3  <3.3  N/A  N/A  <1.6  <1.6  N/A  N/A  <1.6 <1.6 

(<1.6‐3.7) N/A  1.00 

IP‐10 306.7 

(181.9‐419.4) 

334.4 

(204.6‐404.2) 1.09  0.55 

6.8 

(<1.7‐9.0) 

7.7 

(5.7‐14.1) 1.12  0.56 

96.9 

(80.6‐140.7) 

176.7 

(139.5‐216.5) 1.83  0.016 

                         

 

 

 

162

P‐values were calculated using a Mann‐Whitney test.  

 

 

 

  Tissue  BAL  Sera  

BAL  Sera 

 B6 

(n=5) 

BALB/c 

(n=5) 

DiffBc/B6 

P‐

value 

B6

(n=5) 

BALB/c

(n=4) 

Diff Bc/B6 

P‐

value 

B6

(n=5) 

BALB/c

(n=5) 

Diff Bc/B6 

P‐

value 

CCL chemokines 

Eotaxin 670.5 

(551.3‐1540.5) 

879.8 

(538.0‐2158.3) 1.31  0.85 

<1.6 

(<1.6‐6.9) 

9.5 

(6.2‐23.3) 5.82  0.056 

609.5 

(323.2‐789.1) 

430.2 

(410.0‐657.9) 0.71  0.55 

MCP‐1 57.3 

(54.9‐80.4) 

65.3 

(51.0‐73.6) 1.13  0.50  <2.0 

<2.0 

(<2.0‐4.08) N/A  N/A 

37.5 

(26.3‐50.8) 

35.7 

(24.3‐40.9) 0.95  0.82 

MIP‐1α 84.56 

(46.3‐118.9) 

70.1 

(57.5‐93.5) 0.83  1.00 

37.5 

(24.7‐61.9) 

38.7 

(31.5‐52.3) 1.03  0.78 

25.9 

(18.2‐42.5) 

24.1 

(19.1‐32.5) 0.93  0.38 

MIP‐1β 18.5 

(17.6‐49.5) 

36.2 

(22.5‐43.6) 1.95  0.15  <1.6 

<1.6 

(<1.6‐3.4) N/A  0.44 

9.7 

(3.8‐27.3) 

35.9 

(34.3‐50.9) 3.70  0.008 

RANTES 27.5 

(25.0‐52.9) 

89.6 

(44.0‐107.5) 3.26  0.016  <1.7  <1.7  N/A  N/A  <921.7  <921.7  N/A  N/A 

CXCL chemokines 

KC 166.1 

(129.7‐191.1) 

274.7 

(207.7‐388.0) 1.64  0.008 

5.9 

(4.4‐8.6) 

16.4 

(10.5‐18.4) 2.76  0.016 

75.8 

(63.3‐101.1) 

36.4 

(15.8‐49.4) 0.48  0.008 

LIX 38.4 

(<17.7‐244.7) 

<17.7 

(<17.7‐80.6) 0.48  0.52  <8.8  <8.8  N/A  N/A  Values above range, unreadable 

MIG 456.1 

(393.5‐665.9) 

583.0 

(398.6‐811.3) 1.27  0.42  <1.8 

5.3 

(4.0‐9.9) 3.04  0.008 

33.7 

(21.5‐49.0) 

70.3 

(52.8‐151.4) 2.08  0.008 

MIP‐2 32.6 

(<11.8‐42.5) 

24.7 

(<11.8‐45.3) 0.75  1.00 

<5.9 

(<5.9‐12.4) 

13.4 

(<5.9‐16.3) 2.26  0.13 

115.7 

(85.7‐139.2) 

101.6 

(97‐129.7) 0.88  0.42 

 

163 

Appendix B

 

Figure 34: Reactivity of human plasma to protein lysates from M. tuberculosis and 

environmental mycobacteria 

Plasma from PPD‐negative volunteers (Uninfected) and a randomly selected subset of 

patients with active TB disease (Active) were assayed against whole cell protein lysates 

from M. tuberculosis H37Rv (A), M. intracellulare (B), M. avium (C), and M. fortuitum (D). 

Two‐sided p‐values by student’s t‐test: (*) p ≤ 0.05, (**) p ≤ 0.01, (***) p ≤ 0.001. (E‐G) 

Correlations between log10 antibody titers for M tuberculosis and environmental 

mycobacteria are displayed for individuals with active disease. 

   

 

164 

Table 16: Univariate correlation between clinical variables and total antibody titers to 

LAM, cell wall, and secreted proteins in patients with active TB disease 

  Log10 total antibody titer by ELISA 

Variable  LAM Cell wall  Secreted proteins

  R value/

mean ± 

SEM 

value

R value/

mean ± 

SEM  

value 

R value/

mean ± 

SEM 

value 

Age  R=‐0.35  0.027  R=‐0.23  0.15  R=‐0.14  0.39 

Gender    0.93    0.37    0.55 

      Male (n=29)  3.2  ±  0.2    3.3  ±  0.1    3.3  ±  0.2   

      Female (n=11)  3.2  ±  0.2    3.6  ±  0.3    3.1  ±  0.2   

Race/ethnicity    0.059    0.48    0.31 

      White (n=7)  2.9  ±  0.4    3.4  ±  0.3    2.9  ±  0.2   

      White Hispanic (n=11)  3.8  ±  0.2    3.5  ±  0.1    3.6  ±  0.2   

      Black (n=17)  3.0  ±  0.2    3.2  ±  0.2    3.2  ±  0.3   

      Black Hispanic (n=1)  2.3    3.8    2.9   

      Asian (n=4)  3.2  ±  0.3    3.8  ±  0.4    3.3  ±  0.4   

HIV seropositivity    0.10    0.60    0.16 

      HIV + (n=7)  2.7  ±  0.3    3.5  ±  0.3    2.9  ±  0.2   

      HIV – (n=33)  3.3  ±  0.3    3.4  ±  0.1    3.3  ±  0.1   

Diabetes    0.35    0.70    0.12 

      Yes (n=6)  3.5  ±  0.5    3.5  ±  0.4    3.7  ±  0.3   

      No (n=34)  3.0  ±  0.4    3.4  ±  0.1    3.2  ±  0.1   

Tobacco usage    0.61    0.67    0.33 

      Yes(n=11)  3.2  ±  0.2    3.5  ±  0.3    3.0  ±  0.2   

      No (n=29)  3.1  ±  0.2    3.4  ±  0.1    3.3  ±  0.1   

Alcohol consumption (day)   0.62    0.68    0.80 

      None consumed (n=26)  3.2  ±  0.2    3.4  ±  0.2    3.2  ±  0.1   

      1‐3 drinks (n=6)  3.0  ±  0.5    3.1  ±  0.2    3.2  ±  0.4   

      >3 drinks or binge (n=8)  3.4  ±  0.2    3.6  ±  0.2    3.4  ±  0.3   

BCG vaccination history     0.057    0.18    0.24 

      Yes (n=17) 3.0  ±  0.2    3.6  ±  0.1    3.4  ±  0.2   

      No (n=22)  3.5  ±  0.2    3.2  ±  0.2    3.1  ±  0.2   

US‐Born     0.10    0.11    0.32 

      Yes (n=20) 3.4  ±  0.1    3.2  ±  0.2    3.1  ±  0.2   

      No (n=20)  3.0  ±  0.2    3.6  ±  0.1    3.4  ±  0.1   

PPD induration (mm)  R=‐0.19  0.26  R=‐0.06  0.75  R=‐0.13  0.44 

Disease Site    0.20    0.43    0.31 

     Pulmonary (n=22)  3.3  ±  0.2    3.4  ±  0.2    3.4  ±  0.2   

     Extra‐pulmonary (n=14)  2.9  ±  0.2    3.2  ±  0.2    3.0  ±  0.2   

     Both (n=4)  3.6  ±  0.3    3.8  ±  0.5    3.5  ±  0.3   

*P‐value calculated using one‐way ANOVA or student’s t‐test for categorical variables 

or F‐statistic for continuous variables. P‐values are unadjusted for multiple comparisons. 

 

165 

Table 17: Univariate correlation between clinical variables and total antibody titers to 

the live M. tuberculosis surface and whole cell lysate in patients with latent TB 

infection  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

*P‐value calculated using one‐way ANOVA or student’s t‐test for categorical variables 

or F‐statistic for continuous variables. P‐values are unadjusted for multiple comparisons.  

‡Not done. Pairwise comparisons were limited to clinical characteristics with at least 

three subjects in each group. 

  Log10 total antibody titer by ELISA 

Variable  M. tuberculosis  surface Whole cell lysate 

  R value/

mean ± SEM 

value* 

R value/ 

mean ± SEM 

value 

Age  R=0.06  0.78  R=0.25  0.24 

Gender    0.66    0.12 

      Male (n=11)  3.0  ±  0.1    2.9  ±  0.1   

      Female (n=12)  2.9  ±  0.2    2.6  ±  0.1   

Race/ethnicity    0.73    0.51 

      White (n=8)  2.9  ±  0.1    2.8  ±  0.1   

     White Hispanic (n=4)  3.1  ±  0.2    2.0  ±  0.4   

      Black (n=9)  3.0  ±  0.1    3.0  ±  0.1   

      Asian (n=2)  3.1    3.3   

HIV seropositivity    ND‡    ND 

      HIV + (n=2)  3.0    2.9   

      HIV – (n=19)  3.0  ±   0.1    3.0  ±  0.1   

Diabetes    ND    ND 

      Yes (n=2)  3.1    3.0   

      No (n=21)  3.0  ±   0.1    2,7  ±  0.1   

Tobacco usage    0.75    0.68 

      Yes(n=7)  3.0  ±  0.2    2.8  ±  0.1   

      No (n=16)  3.0  ±  0.1    2.7  ±  0.1   

Alcohol consumption (days)    0.29    0.39 

      None consumed (n=14)  2.9  ±  0.1    2.6  ±  0.1   

      1‐3 drinks (n=5)  2.9  ±  0.1    2.7  ±  0.1   

      >3 drinks or binge (n=4)  3.2  ±  0.2    3.0  ±  0.1   

BCG vaccination history    0.30    0.89 

      Yes (n=9)  3.1  ±  0.2    2.7  ±  0.2   

      No (n=14)  2.9  ±  0.1    2.7  ±  0.1   

US‐Born     0.86    0.76 

      Yes (n=13)  3.0 ±  0.1    2.7  ±  0.1   

      No (n=10)  2.9 ±  0.1    2.7  ±  0.2   

PPD induration (mm)  R=‐0.18  0.46  R=‐0.11  0.64 

 

166 

Table 18: Univariate correlation between clinical variable and total antibody titers to 

LAM, cell wall, and secreted proteins for patients with latent TB infection 

 

  Log10 total antibody titer by ELISA 

Variables  LAM Cell wall Secreted Proteins

  R value/ 

mean ± 

SEM 

value* 

R value/

mean ± 

SEM 

value 

R value/ 

mean ± 

SEM 

value 

Age  R=‐0.22  0.32  0.18  0.42  R=0.27  0.23 

Gender    0.89    0.32    0.35 

      Male (n=11) 2.8  ±  0.2    3.3  ±  0.2    2.9  ±  0.2   

      Female (n=12)  2.8  ±  0.2    3.7  ±  0.3    2.7  ±  0.2   

Race/ethnicity    0.21    0.80    0.95 

      White (n=8) 2.5  ±  0.2    3.4  ±  0.2    2.7  ±  0.1   

     White Hispanic (n=4)  3.1  ±  0.2    3.4  ±  0.5    3.0  ±  0.6   

      Black (n=9)  2.9  ±  0.1    3.7  ±  0.4    2.8  ±  0.1   

      Asian (n=2)  3.0    3.0  ±  0.4    2.9   

HIV seropositivity    ND‡    ND    ND 

      HIV + (n=2) 3.0     5.2  ±  0.7    2.5   

      HIV – (n=19)  2.8  ±  0.1    3.3  ±  0.2    2.9  ±  0.1   

Diabetes    ND    ND    ND 

      Yes (n=2)  3.1    3.0  ±  0.9    2.8   

      No (n=21)  2.8  ±  0.2    3.5  ±  0.2    2.9  ±  0.1   

Tobacco usage    0.83    0.20    0.99 

      Yes(n=7)  2.8  ±  0.2    3.8  ±  0.5    2.8  ±  0.2   

      No (n=16)  2.8  ±  0.2    3.3  ±  0.2    2.8  ±  0.1   

Alcohol consumption (day)    0.84    0.24    0.98 

      None consumed (n=14)  2.8  ±  0.1    3.2  ±  0.2    2.9  ±  0.1   

      1‐3 drinks(n=5)  2.7  ±  0.4    3.6  ±  0.2    2.8  ±  0.2   

      >3 drinks/or binge (n=4)  2.9  ±  0.1    4.1  ±  0.8    2.8  ±  0.2   

BCG vaccination history    0.68    0.70    0.72 

      Yes (n=9)  2.9  ±  0.2    3.4  ±  0.3    2.9  ±  0.3   

      No (n=14)  2.8  ±  0.2    3.5  ±  0.3    2.8  ±  0.1   

US‐Born     0.84    0.26    0.96 

      Yes (n=13)  2.8  ±  0.2    3.7  ±  0.3    2.8  ±  0.3   

      No (n=10)  2.8  ±  0.2    3.2  ±  0.3    2.8  ±  0.1   

PPD induration (mm)  R=0.06  0.80  0.07  0.78  R=0.05  0.83 

*P‐value calculated using one‐way ANOVA or student’s t‐test for categorical variables 

or F‐statistic for continuous variables. P‐values are unadjusted for multiple comparisons.  

‡Not done. Pairwise comparisons were limited to clinical characteristics with at least 

three subjects in each group. 

 

 

 

167 

Table 19: Univariate correlation between clinical variables and relative IgG avidity of 

antibodies to LAM, cell wall, and secreted proteins in patients with active TB disease 

  Relative IgG avidity 

Variable  LAM Cell wall Secreted protein

  R value/

mean ± 

SEM 

value* 

R value/ 

mean ± 

SEM 

value 

R value/  

mean ± 

SEM 

value 

Age  R=‐0.01  0.59  R=0.28  0.085  R=0.04  0.80 

Gender    0.36    0.75    0.40 

      Male (n=29)  5.6  ±  0.1    4.2  ±  0.2    4.5  ±  0.1   

      Female (n=11)  5.9  ±  0.2    4.1  ±  0.2    4.3  ±  0.3   

Race/ethnicity    0.30    0.98    0.75 

      White (n=7)  6.0    4.2  ±  0.3    4.3  ±  0.1   

      White Hispanic (n=11)  5.4  ±  0.3    4.0  ±  0.2    4.4  ±  0.1   

      Black (n=17)  5.6  ±  0.2    4.2  ±  0.3    4.6  ±  0.2   

      Black Hispanic (n=1)  6.0    4.4    4.5   

      Asian (n=4)  6.0    4.1  ±  0.4    4.3  ±  0.3   

HIV seropositivity    0.57    0.70    0.62 

      HIV + (n=7)  5.8  ±  0.2    4.0  ±  0.4    4.3  ±  0.1   

      HIV – (n=33)  5.6  ±  0.1    4.2  ±  0.2    4.5  ±  0.1   

Diabetes    0.18    0.22    0.90 

      Yes (n=6)  5.8  ±  0.1    4.6  ±  0.4    4.5  ±  0.2   

      No (n=34)  5.4  ±  0.3    4.1  ±  0.2    4.4  ±  0.1   

Tobacco usage    0.60    0.36    0.88 

      Yes(n=11)  5.6  ±  0.3    4.4  ±  0.4    4.4  ±  0.2   

      No (n=29)  5.7  ±  0.1    4.1  ±  0.1    4.5  ±  0.1   

Alcohol consumption (day)   0.17    0.72    0.58 

      None consumed (n=26)  5.7  ±  0.1    4.1  ±  0.2    4.4  ±  0.1   

      1‐3 drinks (n=6)  6.0    4.1  ±  0.5    4.4  ±  0.2   

      >3 drinks or binge (n=8)  5.3  ±  0.4    4.4  ±  0.4    4.5  ±  0.1   

BCG vaccination history     0.82    0.93    0.52 

      Yes (n=17) 5.6  ±  0.2    4.2  ±  0.2    4.4  ±  0.1   

      No (n=22)  5.7  ±  0.1    4.2  ±  0.2    4.5  ±  0.1   

US‐Born     0.84    0.79    0.50 

      Yes (n=20) 5.7  ±  0.1    4.2  ±  0.2    4.5  ±  0.2   

      No (n=20)  5.7  ±  0.2    4.1  ±  0.2    4.4  ±  0.1   

PPD induration (mm)  R=‐0.004  0.98  R=0.18  0.30  R=‐0.18  0.30 

Disease Site    0.55    0.21    0.75 

     Pulmonary (n=22)  5.7  ±  0.2    4.0  ±  0.2    4.4  ±  0.1   

     Extra‐pulmonary (n=14)  5.6  ±  0.2    4.2  ±  0.2    4.4  ±  0.2   

     Both (n=4)  6.0    4.9  ±  0.2    4.7  ±  0.2   

*P‐value calculated using one‐way ANOVA or student’s t‐test for categorical variables 

or F‐statistic for continuous variables. P‐values are unadjusted for multiple comparisons.  

 

168 

Table 20: Univariate correlation between clinical variables and relative IgG avidity of 

antibodies to the live M. tuberculosis surface and to whole cell lysate in patients with 

latent TB infection 

  Relative IgG avidity 

Variable  M. tuberculosis surface Whole cell lysate

  R value/

mean ± SEM 

value* 

R value/ 

mean ± SEM 

P value

Age  R=0.33  0.12  R=0.10  0.64 

Gender    0.49    0.060 

      Male (n=11)  2.9  ±  0.2    3.2  ±  0.5   

      Female (n=12)  2.6  ±  0.3    2.8  ±  0.5   

Race/ethnicity    0.53    0.062 

      White (n=8)  2.8  ±  0.4    2.5  ±  0.5   

     White Hispanic (n=4) 2.0  ±  0.5    2.6  ±  0.7   

      Black (n=9)  2.9  ±  0.3    3.0  ±  0.6   

      Asian (n=2)  3.0  ±  0.8    6.0   

HIV seropositivity    ND‡    ND 

      HIV + (n=2)  3.4  ±  0.8    3.2  ±  2.2   

      HIV – (n=19)  2.6  ±  0.2    3.0  ±  0.4   

Diabetes    ND    ND 

      Yes (n=2)  2.5  ±  0.8    2.9  ±  0.1   

      No (n=21)  2.7  ±  0.2    3.0  ±  0.4   

Tobacco usage    0.11    0.77 

      Yes(n=7)  3.2  ±  0.2    2.8  ±  0.7   

      No (n=16)  2.5  ±  0.3    3.0  ±  0.4   

Alcohol consumption (day)   0.045    0.56 

      None consumed (n=14) 2.3  ±  0.2    2.6  ±  0.5   

      1‐3 drinks (n=5)  3.4  ±  0.5    3.5  ±  0.2   

      >3 drinks or binge (n=4) 3.2  ±  0.3    3.4  ±  0.9   

BCG vaccination history   0.45    0.30 

      Yes (n=9)  2.5  ±  0.3    2.5  ±  0.6   

      No (n=14)  2.8  ±  0.3    3.3  ±  0.5   

US‐Born     0.033    0.26 

      Yes (n=13)  3.0  ±  0.3    3.4  ±  0.5   

      No (n=10)  2.2  ±  0.3    2.5  ±  0.5   

PPD induration (mm)  R=0.004  0.99  R=0.14  0.56 

*P‐value calculated using one‐way ANOVA or student’s t‐test for categorical variables 

or F‐statistic for continuous variables. P‐values are unadjusted for multiple comparisons.  

‡Not done. Pairwise comparisons were limited to clinical characteristics with at least 

three subjects in each group. 

 

 

 

 

 

 

169 

Table 21: Univariate correlation between clinical factors and relative IgG avidity of 

antibodies to LAM, secreted proteins, and cell wall in patients with latent TB 

infection 

 

*P‐value calculated using one‐way ANOVA or student’s t‐test for categorical variables 

or F‐statistic for continuous variables. P‐values are unadjusted for multiple comparisons.  

‡Not done. Pairwise comparisons were limited to clinical characteristics with at least 

three subjects in each group. 

  Relative IgG avidity 

Variable  LAM Cell wall Secreted proteins

   R value/

mean ± 

SEM 

value

R value/ 

mean ± 

SEM 

value 

R value/  

mean ± 

SEM 

value 

Age  R=‐0.33  0.13  R=0.18  0.42  R=0.35  0.10 

Gender    0.81    0.32    0.31 

      Male (n=11)  4.2  ±  0.3    3.3  ±  0.2    4.1  ±  0.2   

      Female (n=12)  4.1  ±  0.2    3.7  ±  0.3    4.4  ±  0.3   

Race/ethnicity    0.70    0.80    0.42 

      White (n=8)  4.0  ±  0.4    3.4  ±  0.2    4.3  ±  0.3   

     White Hispanic (n=4)  4.3  ±  0.6    3.4  ±  0.5    3.8  ±  0.5   

      Black (n=9)  4.1  ±  0.3    3.7  ±  0.4    4.5  ±  0.3   

      Asian (n=2)  4.8  ±  0.1    3.0  ±  0.4    3.7  ±  0.3   

HIV seropositivity    ND‡    ND    ND 

      HIV + (n=2)  4.8  ±  0.2    5.2  ±  0.7    5.3  ±  1.1   

      HIV – (n=19)  4.0  ±  0.2    3.3  ±  0.2    4.2  ±  0.2   

Diabetes    ND    ND    ND 

      Yes (n=2) 3.9  ±  1.1    3.0  ±  0.9    4.0  ±  0.0   

      No (n=21)  4.2  ±  0.2    3.5  ±  0.2    4.3  ±  0.2   

Tobacco usage    0.51    0.20    0.54 

      Yes(n=7)  4.4  ±  0.4    3.8  ±  0.5    4.4  ±  0.2   

      No (n=16)  4.1  ±  0.2    3.3  ±  0.2    4.2  ±  0.2   

Alcohol consumption days   0.61    0.24    0.11 

      None consumed (n=14) 4.3  ±  0.2    3.2  ±  0.2    4.0  ±  0.2   

      1‐3 drinks (n=5)  3.8  ±  0.5    3.6  ±  0.2    4.7  ±  0.3   

      >3 drinks or binge (n=4) 4.0  ±  0.5    4.1  ±  0.8    4.7  ±  0.4   

BCG vaccination history    0.87    0.70    0.95 

      Yes (n=9) 4.2  ±  0.3    3.4  ±  0.3    4.2  ±  0.3   

      No (n=14)  4.1  ±  0.3    3.5  ±  0.3    4.3  ±  0.2   

US‐Born     0.95    0.26    0.32 

      Yes (n=13)  4.1  ±  0.3    3.7  ±  0.3    4.4  ±  0.2   

      No (n=10)  4.1  ±  0.3    3.2  ±  0.3    4.1  ±  0.3   

PPD induration (mm)  R=0.05  0.85  R=0.07  0.78  R=0.15  0.55 

 

170 

 

Table 22: Univariate correlation between cytokine levels in whole blood after 

Quantiferon‐Gold peptide stimulation and total antibody titers 

Latent TB infection (n=23)  Active TB Disease (n=10) 

 

 

M. tuberculosis 

surface 

Whole cell 

lysate 

M. tuberculosis 

surface 

Whole cell 

lysate 

R* P‐

value‡ R 

P‐

value R 

P‐

value R 

P‐

value 

Cytokines associated with a Th1 response  

IL‐2  ‐0.02  0.48  ‐0.20  0.37  0.08  0.83  ‐0.17  0.64 

IL‐12p40/p70  0.004  0.78  ‐0.22  0.32  ‐0.06  0.86  ‐0.55  0.10 

IFN‐γ  ‐0.01  0.68  ‐0.13  0.54  ‐0.12  0.74  ‐0.55  0.10 

TNF‐α  ‐0.01  0.62  ‐0.31  0.15  0.33  0.35  0.18  0.62 

Cytokines associated with a Th2 response 

IL‐4  ‐0.02  0.50  ‐0.10  0.65  0.26  0.47  0.12  0.75 

IL‐5  0.01  0.73  ‐0.20  0.36  0.35  0.32  0.09  0.80 

IL‐6  0.000  0.92  ‐0.34  0.11  0.52  0.12  0.40  0.26 

IL‐10  ‐0.04  0.37  ‐0.11  0.61  0.28  0.43  0.01  0.99 

IL‐13  ‐0.002  0.85  ‐0.03  0.87  0.00  0.99  ‐0.32  0.37 

Additional cytokines 

IL‐1β  0.002  0.84  ‐0.34  0.11  0.70  0.02  0.69  0.03 

IL‐1Rα  ‐0.02  0.56  ‐0.16  0.45  0.31  0.39  ‐0.06  0.87 

IL‐2R  ‐0.005  0.76  ‐0.20  0.37  0.03  0.93  0.09  0.80 

IL‐7  0.000  0.95  ‐0.08  0.74  0.10  0.79  ‐0.15  0.67 

IL‐8  ‐0.16  0.06  ‐0.30  0.17  0.45  0.20  0.00  1.00 

IL‐15  ‐0.01  0.72  ‐0.01  0.96  ‐0.37  0.30  ‐0.44  0.21 

IL‐17  ‐0.004  0.77  ‐0.14  0.52  0.42  0.22  0.00  1.00 

IFN‐α  ‐0.02  0.47  ‐0.09  0.68  0.48  0.16  0.11  0.76 

GM‐CSF  ‐0.001  0.87  ‐0.26  0.23  0.58  0.08  0.15  0.69 

Chemokines 

MIP‐1α  ‐0.01  0.67  ‐0.23  0.30  0.51  0.14  0.29  0.41 

MIP‐1β  ‐0.06  0.26  ‐0.16  0.47  0.47  0.18  0.07  0.85 

IP‐10  ‐0.03  0.42  ‐0.14  0.51  0.08  0.82  ‐0.22  0.54 

MIG  ‐0.03  0.44  ‐0.04  0.87  0.24  0.51  ‐0.27  0.44 

Eotaxin  0.02  0.52  ‐0.20  0.36  0.07  0.85  0.34  0.33 

RANTES  ‐0.13  0.09  ‐0.31  0.15  ‐0.47  0.17  ‐0.25  0.49 

MCP‐1  0.02  0.48  ‐0.06  0.77  0.57  0.09  0.07  0.84 

* R values determined by linear regression of the log‐transformed antibody titers plotted 

against log‐transformed cytokine concentrations  

‡ P‐values determined by F‐statistic, and are not adjusted for multiple comparisons. 

 

171 

Table 23: Univariate correlation between cytokine levels in whole blood after 

Quantiferon‐Gold peptide stimulation and relative IgG avidity  

Latent TB infection (n=23)  Active TB Disease (n=10) 

M. tuberculosis 

surface 

Whole cell 

lysate 

M. tuberculosis 

surface 

Whole cell 

lysate 

R* P‐

value‡ R 

P‐

value R 

P‐

value R 

P‐

value 

Cytokines associated with a Th1 response  

IL‐2  0.13  0.57  0.13  0.56  0.32  0.36  0.39  0.27 

IL‐12p40/p70  ‐0.25  0.24  ‐0.07  0.75  0.45  0.19  0.10  0.79 

IFN‐γ  ‐0.29  0.17  ‐0.24  0.28  0.73  0.02  0.38  0.28 

TNF‐α  0.22  0.31  ‐0.04  0.84  0.49  0.15  0.35  0.33 

Cytokines associated with a Th2 response 

IL‐4  0.06  0.77  ‐0.04  0.87  0.31  0.38  0.01  0.98 

IL‐5  0.12  0.58  0.29  0.17  0.22  0.55  ‐0.09  0.80 

IL‐6  ‐0.33  0.12  ‐0.23  0.29  0.65  0.04  0.03  0.94 

IL‐10  0.00  1.00  ‐0.12  0.59  0.40  0.26  0.77  0.01 

IL‐13  0.19  0.40  ‐0.09  0.67  0.56  0.09  0.65  0.04 

Additional cytokines 

IL‐1β  ‐0.34  0.12  ‐0.12  0.58  0.32  0.37  0.50  0.14 

IL‐1Rα  ‐0.19  0.40  ‐0.02  0.95  0.39  0.27  0.13  0.72 

IL‐2R  ‐0.32  0.14  ‐0.20  0.36  ‐0.35  0.32  ‐0.07  0.85 

IL‐7  ‐0.02  0.93  0.32  0.17  0.50  0.14  0.13  0.73 

IL‐8  0.15  0.50  0.06  0.78  0.89  0.001  0.13  0.73 

IL‐15  ‐0.14  0.51  0.20  0.37  ‐0.07  0.85  ‐0.49  0.15 

IL‐17  ‐0.02  0.93  0.39  0.07  0.32  0.37  0.06  0.86 

IFN‐α  0.01  0.98  ‐0.07  0.76  0.34  0.34  ‐0.35  0.33 

GM‐CSF  0.40  0.06  0.61  0.00  0.54  0.10  0.06  0.87 

Chemokines               

MIP‐1α  ‐0.27  0.21  ‐0.04  0.86  0.77  0.01  0.49  0.16 

MIP‐1β  ‐0.10  0.65  ‐0.01  0.96  0.85  0.002  0.44  0.20 

IP‐10  ‐0.06  0.78  0.09  0.68  0.27  0.45  0.09  0.81 

MIG  0.19  0.38  ‐0.05  0.82  0.64  0.05  0.53  0.12 

Eotaxin  ‐0.04  0.86  0.27  0.21  ‐0.55  0.10  ‐0.71  0.02 

RANTES  0.05  0.83  0.06  0.79  ‐0.27  0.44  ‐0.71  0.02 

MCP‐1  0.08  0.73  ‐0.02  0.93  0.67  0.03  0.04  0.91 

* R values determined by linear regression of the log‐transformed antibody titers plotted 

against log‐transformed cytokine concentrations  

‡ P‐values determined by F‐statistic, and are not adjusted for multiple comparisons. 

 

172 

Appendix C

Table 24: Baseline characteristics and infection status for mice receiving ultra‐low 

dose aerosol exposure 

Exposure Group 

Mouse  ID 

Treatment Age (days) 

Weight(grams) 

Lung Burden 

Log10 CFU* 

Culture Positive 

Infected 

A  1  PBS  44  17.3  <0.61  N  N 

A  2  PBS  44  21.4  <0.61  N  N 

A  3  PBS  44  17.1  4.56  Y  Y 

A  4  PBS  44  20.4  <0.61  N  N 

A  5  6D11  44  18.6  <0.61  Y  Y 

A  6  6D11  44  17.9  4.57  Y  Y 

A  7  6D11  44  15.6  <0.61  Y  Y 

A  8  6D11  44  19.5  4.48  Y  Y 

A  9  SB Pool C  44  18.2  <0.61  N  N 

A  10  SB Pool C  44  16.5  <0.61  N  N 

A  11  SB Pool C  44  16.9  <0.61  N  N 

A  12  SB Pool C  44  17.5  <0.61  N  N 

A  13  PBS  44  16.4  <0.61  N  N 

A  14  PBS  44  16.3  <0.61  N  N 

A  15  PBS  44  17.6  <0.61  N  N 

A  16  PBS  44  17  2.51  Y  Y 

A  17  6D11  44  19.4  <0.61  N  N 

A  18  6D11  44  17.4  <0.61  N  N 

A  19  6D11  44  17.1  <0.61  N  N 

A  20  6D11  44  18.5  <0.61  N  N 

A  21  SB Pool C  44  16.7  <0.61  N  N 

A  22  SB Pool C  44  16.9  4.13  Y  Y 

A  23  SB Pool C  44  15.6  <0.61  N  N 

A  24  SB Pool C  44  17.7  <0.61  N  N 

A  25  PBS  44  18.3  <0.61  N  N 

A  26  PBS  44  16  <0.61  N  N 

A  27  PBS  44  17  4.34  Y  Y 

A  28  PBS  44  18.4  4.30  CONT  Y 

A  29  6D11  44  18.6  <0.61  N  N 

A  30  6D11  44  17.2  <0.61  N  N 

A  31  6D11  44  16.5  3.96  Y  Y 

A  32  6D11  44  16.3  <0.61  Y  Y 

A  33  SB Pool C  44  18.3  <0.61  N  N 

A  34  SB Pool C  44  18.8  <0.61  N  N 

 

173 

Exposure Group 

Mouse  ID 

Treatment Age (days) 

Weight(grams) 

Lung Burden 

Log10 CFU* 

Culture Positive 

Infected 

A  35  SB Pool C  44  17.3  <0.61  Y  Y 

A  36  SB Pool C  44  17  <0.61  Y  Y 

A  37  PBS  44  20.1  4.34  Y  Y 

A  38  PBS  44  17.6  <0.61  N  N 

A  39  PBS  44  17.6  <0.61  N  N 

A  40  PBS  44  18.4  4.94  Y  Y 

A  41  6D11  44  17.3  1.08  Y  Y 

A  42  6D11  44  15.5  2.83  Y  Y 

A  43  6D11  44  17.3  4.21  Y  Y 

A  44  6D11  44  17.5  3.99  Y  Y 

A  45  SB Pool C  44  17.8  4.06  Y  Y 

A  46  SB Pool C  44  16  <0.61  N  N 

A  47  SB Pool C  44  18.2  <0.61  N  N 

A  48  SB Pool C  44  19  <0.61  N  N 

A  49  PBS  44  15.5  4.93  Y  Y 

A  50  PBS  44  16.8  4.88  Y  Y 

A  51  PBS  44  18.2  <0.61  N  N 

A  52  PBS  44  20.4  <0.61  N  N 

A  53  6D11  44  16.1  <0.61  N  N 

A  54  6D11  44  17.3  <0.61  N  N 

A  55  6D11  44  18  <0.61  N  N 

A  56  6D11  44  17.3  <0.61  N  N 

A  57  SB Pool C  44  19.7  <0.61  N  N 

A  58  SB Pool C  44  15.8  <0.61  N  N 

A  59  SB Pool C  44  18.2  <0.61  N  N 

A  60  SB Pool C  44  17.1  5.10  Y  Y 

A  61  PBS  44  16.9  <0.61  N  N 

A  62  PBS  44  18.3  3.97  Y  Y 

A  63  PBS  44  18.1  <0.61  N  N 

A  64  PBS  44  14.8  <0.61  N  N 

A  65  6D11  44  18.6  <0.61  N  N 

A  66  6D11  44  15.4  <0.61  N  N 

A  67  6D11  44  19.5  <0.61  N  N 

A  68  6D11  44  16.5  <0.61  N  N 

A  69  SB Pool C  44  15.4  4.02  Y  Y 

A  70  SB Pool C  44  17.2  <0.61  N  N 

A  71  SB Pool C  44  15.6  <0.61  N  N 

A  72  SB Pool C  44  17.3  4.30  Y  Y 

B  73  6D11  43  17.9  <0.61  N  N 

B  74  6D11  43  16.6  <0.61  N  N 

 

174 

Exposure Group 

Mouse  ID 

Treatment Age (days) 

Weight(grams) 

Lung Burden 

Log10 CFU* 

Culture Positive 

Infected 

B  75  6D11  43  17.6  4.26  Y  Y 

B  76  PBS  43  15.6  4.97  Y  Y 

B  77  PBS  43  16.0  <0.61  N  N 

B  78  PBS  43  17.0  5.30  Y  Y 

B  79  PBS  43  18.1  4.96  Y  Y 

B  80  SB Pool C  43  18.6  4.44  Y  Y 

B  81  SB Pool C  43  14.7  <0.61  N  N 

B  82  SB Pool C  43  15.4  3.91  CONT  Y 

B  83  SB Pool C  43  16.4  <0.61  N  N 

B  84  PBS  43  16.3  4.33  Y  Y 

B  85  PBS  43  16.0  4.52  Y  Y 

B  86  PBS  43  16.2  4.94  Y  Y 

B  87  PBS  43  17.6  4.20  Y  Y 

B  88  6D11  43  18.3  4.10  Y  Y 

B  89  6D11  43  17.0  4.97  Y  Y 

B  90  6D11  43  15.1  <0.61  CONT  N 

B  91  6D11  43  15.9  <0.61  CONt  N 

B  92  SB Pool C  43  16.0  4.91  CONT  Y 

B  93  SB Pool C  43  16.7  2.41  Y  Y 

B  94  SB Pool C  43  15.8  <0.61  N  N 

B  95  SB Pool C  43  15.8  <0.61  N  N 

B  96  PBS  43  18.0  4.60  Y  Y 

B  97  PBS  43  18.2  4.90  Y  Y 

B  98  PBS  43  14.8  3.94  Y  Y 

B  99  PBS  43  18.3  <0.61  N  N 

B  100  6D11  43  19.5  4.63  Y  Y 

B  101  6D11  43  16.9  3.72  Y  Y 

B  102  6D11  43  17.7  4.51  Y  Y 

B  103  6D11  43  15.5  <0.61  Y  Y 

B  104  SB Pool C  43  16.0  4.79  Y  Y 

B  105  SB Pool C  43  16.5  4.00  Y  Y 

B  106  SB Pool C  43  17.1  4.19  Y  Y 

B  107  SB Pool C  43  15.5  4.79  Y  Y 

B  108  PBS  43  16.1  4.35  Y  Y 

B  109  PBS  43  17.5  4.49  Y  Y 

B  110  PBS  43  17.3  5.21  Y  Y 

B  111  PBS  43  17.7  5.24  Y  Y 

B  112  6D11  43  15.5  4.33  Y  Y 

B  113  6D11  43  16.2  5.04  Y  Y 

B  114  6D11  43  16.3  2.26  Y  Y 

 

175 

Exposure Group 

Mouse  ID 

Treatment Age (days) 

Weight(grams) 

Lung Burden 

Log10 CFU* 

Culture Positive 

Infected 

B  115  6D11  43  15.4  3.76  Y  Y 

B  116  SB Pool C  43  16.1  <0.61  N  N 

B  117  SB Pool C  43  16.6  <0.61  CONT  N 

B  118  SB Pool C  43  17.7  4.27  Y  Y 

B  119  SB Pool C  43  18.4  <0.61  N  N 

B  120  PBS  43  15.3  5.32  Y  Y 

B  121  PBS  43  16.7  5.00  Y  Y 

B  122  PBS  43  14.8  4.81  Y  Y 

B  123  PBS  43  18.2  4.46  Y  Y 

B  124  6D11  43  16.6  4.62  Y  Y 

B  125  6D11  43  15.0  4.59  Y  Y 

B  126  6D11  43  17.5  4.30  Y  Y 

B  127  SB Pool C  43  14.5  <0.61  N  N 

B  128  SB Pool C  43  17.2  4.92  Y  Y 

B  129  SB Pool C  43  15.2  4.23  Y  Y 

B  130  SB Pool C  43  15.9  4.87  Y  Y 

B  131  PBS  43  17.6  5.25  CONT  Y 

B  132  PBS  43  20.5  <0.61  CONT  N 

B  133  PBS  43  18.7  <0.61  CONT  N 

B  134  PBS  43  15.7  <0.61  N  N 

B  135  6D11  43  14.1  <0.61  CONT  N 

B  136  6D11  43  17.0  4.93  Y  Y 

B  137  6D11  43  18.2  3.70  Y  Y 

B  138  6D11  43  16.5  4.23  CONT  Y 

B  139  SB Pool C  43  16.3  4.11  Y  Y 

B  140  SB Pool C  43  17.1  <0.61  N  N 

B  141  SB Pool C  43  15.8  2.21  Y  Y 

B  142  SB Pool C  43  16.2  4.41  Y  Y 

C  143  PBS 43  15.8 <0.61  N  N 

C  144  PBS  43  16.3 4.11  Y  Y 

C  145  PBS  43  15.2 4.00  Y  Y 

C  146  PBS  43  18.0 <0.61  N  N 

C  147  SB Pool C  43  18.3 4.85  Y  Y 

C  148  SB Pool C  43  15.4 2.83  Y  Y 

C  149  SB Pool C  43  16.6 4.07  Y  Y 

C  150  SB Pool C  43  15.7 3.84  Y  Y 

C  151  PBS  43  14.7 <0.61  Y  Y 

C  152  PBS  43  17.5 <0.61  N  N 

C  153  PBS  43  15.9 4.35  Y  Y 

C  154  PBS  43  16.2 <0.61  N  N 

 

176 

 

For mice with no colonies on titer plates, Log10 CFU  are marked as  <0.61 log10 CFU, the limit of 

detection for this study.

Exposure Group 

Mouse  ID 

Treatment Age (days) 

Weight(grams) 

Lung Burden 

Log10 CFU* 

Culture Positive 

Infected 

C  155  SB Pool C  43  15.2 4.25  Y  Y 

C  156  SB Pool C  43  16.3 2.19  Y  Y 

C  157  SB Pool C  43  16.0 <0.61  CONT  N 

C  158  SB Pool C  43  15.4 3.04  Y  Y 

C  159  PBS  43  19.0 4.94  CONT  Y 

C  160  PBS  43  15.4 4.40  Y  Y 

C  161  PBS  43  15.9 4.48  Y  Y 

C  162  PBS  43  18.4 5.03  Y  Y 

C  163  SB Pool C  43  17.2 2.67  CONT  Y 

C  164  SB Pool C  43  17.5 <0.61  N  N 

C  165  SB Pool C  43  16.9 4.46  Y  Y 

C  166  SB Pool C  43  15.0 4.14  Y  Y 

C  167  PBS  43  16.0 5.08  Y  Y 

C  168  PBS  43  16.9 4.33  Y  Y 

C  169  PBS  43  14.8 4.96  Y  Y 

C  170  PBS  43  19.2 <0.61  Y  Y 

C  171  SB Pool C  43  14.5  4.67  CONT  Y 

C  172  SB Pool C  43  17.4  2.80  CONT  Y 

C  173  SB Pool C  43  17.0  4.88  CONT  Y 

C  174  SB Pool C  43  15.8  3.24  Y  Y 

C  175  PBS  43  15.6  4.52  CONT  Y 

C  176  PBS  43  16.0  2.92  CONT  Y 

C  177  PBS  43  16.0  4.82  CONT  Y 

C  178  PBS  43  14.5  <0.61  N  N 

C  179  SB Pool C  43  16.0  <0.61  N  N 

C  180  SB Pool C  43  18.4  <0.61  N  N 

C  181  SB Pool C  43  15.0  2.56  CONT  Y 

C  182  SB Pool C  43  16.2  3.89  CONT  Y 

C  183  PBS  43  16.4  3.89  Y  Y 

C  184  PBS  43  15.5  <0.61  N  N 

C  185  PBS  43  14.0  4.76  Y  Y 

C  186  PBS  43  16.3  4.10  Y  Y 

C  187  SB Pool C  43  16.6  4.50  Y  Y 

C  188  SB Pool C  43  16.1  <0.61  N  N 

C  189  SB Pool C  43  17.6  4.54  Y  Y 

C  190  SB Pool C  43  14.7  4.35  Y  Y 

 

177 

Table 25: Baseline characteristics of each exposure group in infection rate studies 

Group 

(number) 

Mean age 

(days) 

Mean weight 

(grams) +/‐ SD 

P‐value for  

(weight)* 

Group 1 (72)   44  17.5 ± 1.3    

PBS (24)  44  17.7 ± 1.6  0.48 

6D11 (24)  44  17.5  ± 1.2   

SB Pool C (24)  44  17.3  ± 1.1   

Group 2 (70)  43  16.7 ± 1.3    

PBS (24)  43  17.0 ± 1.4   0.16 

6D11 (22)  43  16.7 ± 1.3    

SB Pool C (24)  43  16.3 ± 1.0   

Group 3 (71)  43  16.3  ± 1.2   

PBS (24)  43  16.2  ± 1.4  0.96 

SB Pool C (24)  43  16.3  ± 1.1   

Total (213)  43 ± 0.3  16.8  ± 1.4    

PBS (72)  43 ± 0.3  17.0 ± 1.6   0.85 

SB Pool C (72)  43 ± 0.3  16.6  ± 1.2   

* P‐value was calculated using a one‐way ANOVA for groups with three variables and a student’s t‐test for groups with two variables 

 

 

178 

References

1. Alexander KA, Laver PN, Michel AL, Williams M, van Helden PD, et al. (2010) Novel 

Mycobacterium tuberculosis complex pathogen, M. mungi. Emerg Infect Dis 16: 

1296‐1299. 

2. Frothingham R, Hills HG, Wilson KH (1994) Extensive DNA sequence conservation 

throughout the Mycobacterium tuberculosis complex. J Clin Microbiol 32: 1639‐

1643. 

3. Gill WP, Harik NS, Whiddon MR, Liao RP, Mittler JE, et al. (2009) A replication clock 

for Mycobacterium tuberculosis. Nat Med 15: 211‐214. 

4. Botha L, van Pittius NC, van Helden PD (2013) Mycobacteria and disease in southern 

Africa. Transbound Emerg Dis 60 Suppl 1: 147‐156. 

5. de Jong BC, Antonio M, Gagneux S (2010) Mycobacterium africanum‐‐review of an 

important cause of human tuberculosis in West Africa. PLoS Negl Trop Dis 4: 

e744. 

6. Koeck JL, Fabre M, Simon F, Daffe M, Garnotel E, et al. (2011) Clinical characteristics 

of the smooth tubercle bacilli ʹMycobacterium canettiiʹ infection suggest the 

existence of an environmental reservoir. Clin Microbiol Infect 17: 1013‐1019. 

7. van Soolingen D, van der Zanden AG, de Haas PE, Noordhoek GT, Kiers A, et al. 

(1998) Diagnosis of Mycobacterium microti infections among humans by using 

novel genetic markers. J Clin Microbiol 36: 1840‐1845. 

8. Muller B, Durr S, Alonso S, Hattendorf J, Laisse CJ, et al. (2013) Zoonotic 

Mycobacterium bovis‐induced tuberculosis in humans. Emerg Infect Dis 19: 899‐

908. 

9. Kiers A, Klarenbeek A, Mendelts B, Van Soolingen D, Koeter G (2008) Transmission of 

Mycobacterium pinnipedii to humans in a zoo with marine mammals. Int J 

Tuberc Lung Dis 12: 1469‐1473. 

10. World Health Organization (2011) WHO Report 2011: Global control of Tuberculosis. 

Geneva: World Heath Organization  

11. Britton P, Perez‐Velez CM, Marais BJ (2013) Diagnosis, treatment and prevention of 

tuberculosis in children. N S W Public Health Bull 24: 15‐21. 

 

179 

12. Helbling CA, Lieger O, Smolka W, Iizuka T, Kuttenberger J (2010) Primary 

tuberculosis of the TMJ: presentation of a case and literature review. Int J Oral 

Maxillofac Surg 39: 834‐838. 

13. DeLance AR, Safaee M, Oh MC, Clark AJ, Kaur G, et al. (2013) Tuberculoma of the 

central nervous system. J Clin Neurosci 20: 1333‐1341. 

14. Jung JH, Kim SH, Kim MJ, Cho YK, Ahn SB, et al. (2014) A case report of primary 

duodenal tuberculosis mimicking a malignant tumor. Clin Endosc 47: 346‐349. 

15. Jeon D (2014) Tuberculous pleurisy: an update. Tuberc Respir Dis (Seoul) 76: 153‐159. 

16. Biadglegne F, Tesfaye W, Anagaw B, Tessema B, Debebe T, et al. (2013) Tuberculosis 

lymphadenitis in Ethiopia. Jpn J Infect Dis 66: 263‐268. 

17. Sarkar S, Suresh MR (2011) An overview of tuberculosis chemotherapy ‐ a literature 

review. J Pharm Pharm Sci 14: 148‐161. 

18. Gunther G (2014) Multidrug‐resistant and extensively drug‐resistant tuberculosis: a 

review of current concepts and future challenges. Clin Med 14: 279‐285. 

19. Chaisson RE, Martinson NA (2008) Tuberculosis in Africa‐‐combating an HIV‐driven 

crisis. N Engl J Med 358: 1089‐1092. 

20. Gardam MA, Keystone EC, Menzies R, Manners S, Skamene E, et al. (2003) Anti‐

tumour necrosis factor agents and tuberculosis risk: mechanisms of action and 

clinical management. Lancet Infect Dis 3: 148‐155. 

21. Lonnroth K, Jaramillo E, Williams BG, Dye C, Raviglione M (2009) Drivers of 

tuberculosis epidemics: the role of risk factors and social determinants. Soc Sci 

Med 68: 2240‐2246. 

22. Getahun H, Gunneberg C, Granich R, Nunn P (2010) HIV infection‐associated 

tuberculosis: the epidemiology and the response. Clin Infect Dis 50 Suppl 3: S201‐

207. 

23. Fennelly KP, Martyny JW, Fulton KE, Orme IM, Cave DM, et al. (2004) Cough‐

generated aerosols of Mycobacterium tuberculosis: a new method to study 

infectiousness. Am J Respir Crit Care Med 169: 604‐609. 

 

180 

24. Armstrong JA, Hart PD (1971) Response of cultured macrophages to Mycobacterium 

tuberculosis, with observations on fusion of lysosomes with phagosomes. J Exp 

Med 134: 713‐740. 

25. Saini D, Hopkins GW, Seay SA, Chen CJ, Perley CC, et al. (2012) Ultra‐low dose of 

Mycobacterium tuberculosis aerosol creates partial infection in mice. 

Tuberculosis (Edinb) 92: 160‐165. 

26. Dean GS, Rhodes SG, Coad M, Whelan AO, Cockle PJ, et al. (2005) Minimum 

infective dose of Mycobacterium bovis in cattle. Infect Immun 73: 6467‐6471. 

27. Wolf AJ, Linas B, Trevejo‐Nunez GJ, Kincaid E, Tamura T, et al. (2007) 

Mycobacterium tuberculosis infects dendritic cells with high frequency and 

impairs their function in vivo. J Immunol 179: 2509‐2519. 

28. Ernst JD (1998) Macrophage receptors for Mycobacterium tuberculosis. Infect Immun 

66: 1277‐1281. 

29. Torrelles JB, Azad AK, Henning LN, Carlson TK, Schlesinger LS (2008) Role of C‐

type lectins in mycobacterial infections. Curr Drug Targets 9: 102‐112. 

30. Astarie‐Dequeker C, NʹDiaye EN, Le Cabec V, Rittig MG, Prandi J, et al. (1999) The 

mannose receptor mediates uptake of pathogenic and nonpathogenic 

mycobacteria and bypasses bactericidal responses in human macrophages. Infect 

Immun 67: 469‐477. 

31. Kang PB, Azad AK, Torrelles JB, Kaufman TM, Beharka A, et al. (2005) The human 

macrophage mannose receptor directs Mycobacterium tuberculosis 

lipoarabinomannan‐mediated phagosome biogenesis. J Exp Med 202: 987‐999. 

32. Bulut Y, Michelsen KS, Hayrapetian L, Naiki Y, Spallek R, et al. (2005) 

Mycobacterium tuberculosis heat shock proteins use diverse Toll‐like receptor 

pathways to activate pro‐inflammatory signals. J Biol Chem 280: 20961‐20967. 

33. Maglione PJ, Xu J, Casadevall A, Chan J (2008) Fc gamma receptors regulate immune 

activation and susceptibility during Mycobacterium tuberculosis infection. J 

Immunol 180: 3329‐3338. 

34. Armstrong JA, Hart PD (1975) Phagosome‐lysosome interactions in cultured 

macrophages infected with virulent tubercle bacilli. Reversal of the usual 

nonfusion pattern and observations on bacterial survival. J Exp Med 142: 1‐16. 

 

181 

35. Rink J, Ghigo E, Kalaidzidis Y, Zerial M (2005) Rab conversion as a mechanism of 

progression from early to late endosomes. Cell 122: 735‐749. 

36. Roberts EA, Deretic V (2008) The Mycobacterium tuberculosis phagosome. Methods 

Mol Biol 445: 439‐449. 

37. Sturgill‐Koszycki S, Schlesinger PH, Chakraborty P, Haddix PL, Collins HL, et al. 

(1994) Lack of acidification in Mycobacterium phagosomes produced by 

exclusion of the vesicular proton‐ATPase. Science 263: 678‐681. 

38. Clemens DL, Horwitz MA (1995) Characterization of the Mycobacterium 

tuberculosis phagosome and evidence that phagosomal maturation is inhibited. J 

Exp Med 181: 257‐270. 

39. Miller BH, Fratti RA, Poschet JF, Timmins GS, Master SS, et al. (2004) Mycobacteria 

inhibit nitric oxide synthase recruitment to phagosomes during macrophage 

infection. Infect Immun 72: 2872‐2878. 

40. Clemens DL, Horwitz MA (1996) The Mycobacterium tuberculosis phagosome 

interacts with early endosomes and is accessible to exogenously administered 

transferrin. J Exp Med 184: 1349‐1355. 

41. Rohde K, Yates RM, Purdy GE, Russell DG (2007) Mycobacterium tuberculosis and 

the environment within the phagosome. Immunol Rev 219: 37‐54. 

42. Sturgill‐Koszycki S, Schaible UE, Russell DG (1996) Mycobacterium‐containing 

phagosomes are accessible to early endosomes and reflect a transitional state in 

normal phagosome biogenesis. EMBO J 15: 6960‐6968. 

43. Cooper AM (2009) Cell‐mediated immune responses in tuberculosis. Annu Rev 

Immunol 27: 393‐422. 

44. Chackerian AA, Alt JM, Perera TV, Dascher CC, Behar SM (2002) Dissemination of 

Mycobacterium tuberculosis is influenced by host factors and precedes the 

initiation of T‐cell immunity. Infect Immun 70: 4501‐4509. 

45. Reiley WW, Calayag MD, Wittmer ST, Huntington JL, Pearl JE, et al. (2008) ESAT‐6‐

specific CD4 T cell responses to aerosol Mycobacterium tuberculosis infection are 

initiated in the mediastinal lymph nodes. Proc Natl Acad Sci U S A 105: 10961‐

10966. 

 

182 

46. Chackerian AA, Perera TV, Behar SM (2001) Gamma interferon‐producing CD4+ T 

lymphocytes in the lung correlate with resistance to infection with 

Mycobacterium tuberculosis. Infect Immun 69: 2666‐2674. 

47. Casanova JL, Abel L (2002) Genetic dissection of immunity to mycobacteria: the 

human model. Annu Rev Immunol 20: 581‐620. 

48. Keane J, Gershon S, Wise RP, Mirabile‐Levens E, Kasznica J, et al. (2001) Tuberculosis 

associated with infliximab, a tumor necrosis factor alpha‐neutralizing agent. N 

Engl J Med 345: 1098‐1104. 

49. Flynn JL, Chan J, Triebold KJ, Dalton DK, Stewart TA, et al. (1993) An essential role 

for interferon gamma in resistance to Mycobacterium tuberculosis infection. J 

Exp Med 178: 2249‐2254. 

50. Flynn JL, Goldstein MM, Chan J, Triebold KJ, Pfeffer K, et al. (1995) Tumor necrosis 

factor‐alpha is required in the protective immune response against 

Mycobacterium tuberculosis in mice. Immunity 2: 561‐572. 

51. Philips JA, Ernst JD (2012) Tuberculosis pathogenesis and immunity. Annu Rev 

Pathol 7: 353‐384. 

52. Silva Miranda M, Breiman A, Allain S, Deknuydt F, Altare F (2012) The tuberculous 

granuloma: an unsuccessful host defence mechanism providing a safety shelter 

for the bacteria? Clin Dev Immunol 2012: 139127. 

53. van Rie A, Warren R, Richardson M, Victor TC, Gie RP, et al. (1999) Exogenous 

reinfection as a cause of recurrent tuberculosis after curative treatment. N Engl J 

Med 341: 1174‐1179. 

54. Braden CR, Morlock GP, Woodley CL, Johnson KR, Colombel AC, et al. (2001) 

Simultaneous infection with multiple strains of Mycobacterium tuberculosis. 

Clin Infect Dis 33: e42‐47. 

55. Calmette A (1931) Preventive Vaccination Against Tuberculosis with BCG. Proc R 

Soc Med 24: 1481‐1490. 

56. Kaufmann SH (2010) Future vaccination strategies against tuberculosis: thinking 

outside the box. Immunity 33: 567‐577. 

 

183 

57. Colditz GA, Brewer TF, Berkey CS, Wilson ME, Burdick E, et al. (1994) Efficacy of 

BCG vaccine in the prevention of tuberculosis. Meta‐analysis of the published 

literature. JAMA 271: 698‐702. 

58. Trunz BB, Fine P, Dye C (2006) Effect of BCG vaccination on childhood tuberculous 

meningitis and miliary tuberculosis worldwide: a meta‐analysis and assessment 

of cost‐effectiveness. Lancet 367: 1173‐1180. 

59. Brandt L, Feino Cunha J, Weinreich Olsen A, Chilima B, Hirsch P, et al. (2002) Failure 

of the Mycobacterium bovis BCG vaccine: some species of environmental 

mycobacteria block multiplication of BCG and induction of protective immunity 

to tuberculosis. Infect Immun 70: 672‐678. 

60. Fine PE (1995) Variation in protection by BCG: implications of and for heterologous 

immunity. Lancet 346: 1339‐1345. 

61. Ritz N, Hanekom WA, Robins‐Browne R, Britton WJ, Curtis N (2008) Influence of 

BCG vaccine strain on the immune response and protection against tuberculosis. 

FEMS Microbiol Rev 32: 821‐841. 

62. Elias D, Britton S, Aseffa A, Engers H, Akuffo H (2008) Poor immunogenicity of BCG 

in helminth infected population is associated with increased in vitro TGF‐beta 

production. Vaccine 26: 3897‐3902. 

63. Hesseling AC, Marais BJ, Gie RP, Schaaf HS, Fine PE, et al. (2007) The risk of 

disseminated Bacille Calmette‐Guerin (BCG) disease in HIV‐infected children. 

Vaccine 25: 14‐18. 

64. Abubakar I, Pimpin L, Ariti C, Beynon R, Mangtani P, et al. (2013) Systematic review 

and meta‐analysis of the current evidence on the duration of protection by 

bacillus Calmette‐Guerin vaccination against tuberculosis. Health Technol Assess 

17: 1‐372, v‐vi. 

65. Rodrigues LC, Pereira SM, Cunha SS, Genser B, Ichihara MY, et al. (2005) Effect of 

BCG revaccination on incidence of tuberculosis in school‐aged children in Brazil: 

the BCG‐REVAC cluster‐randomised trial. Lancet 366: 1290‐1295. 

66. Menzies D (2000) What does tuberculin reactivity after bacille Calmette‐Guerin 

vaccination tell us? Clin Infect Dis 31 Suppl 3: S71‐74. 

67. Montagnani C, Chiappini E, Galli L, de Martino M (2014) Vaccine against 

tuberculosis: whatʹs new? BMC Infect Dis 14 Suppl 1: S2. 

 

184 

68. Garly ML, Martins CL, Bale C, Balde MA, Hedegaard KL, et al. (2003) BCG scar and 

positive tuberculin reaction associated with reduced child mortality in West 

Africa. A non‐specific beneficial effect of BCG? Vaccine 21: 2782‐2790. 

69. Brennan MJ, Fruth U, Milstien J, Tiernan R, de Andrade Nishioka S, et al. (2007) 

Development of new tuberculosis vaccines: a global perspective on regulatory 

issues. PLoS Med 4: e252. 

70. Kaufmann SH, Hussey G, Lambert PH (2010) New vaccines for tuberculosis. Lancet 

375: 2110‐2119. 

71. Kaufmann SH, Cotton MF, Eisele B, Gengenbacher M, Grode L, et al. (2014) The BCG 

replacement vaccine VPM1002: from drawing board to clinical trial. Expert Rev 

Vaccines 13: 619‐630. 

72. Arbues A, Aguilo JI, Gonzalo‐Asensio J, Marinova D, Uranga S, et al. (2013) 

Construction, characterization and preclinical evaluation of MTBVAC, the first 

live‐attenuated M. tuberculosis‐based vaccine to enter clinical trials. Vaccine 31: 

4867‐4873. 

73. Stanford JL, Paul RC (1973) A preliminary report on some studies of environmental 

mycobacteria. Ann Soc Belg Med Trop 53: 389‐393. 

74. Dlugovitzky D, Fiorenza G, Farroni M, Bogue C, Stanford C, et al. (2006) 

Immunological consequences of three doses of heat‐killed Mycobacterium vaccae 

in the immunotherapy of tuberculosis. Respir Med 100: 1079‐1087. 

75. Johnson JL, Kamya RM, Okwera A, Loughlin AM, Nyole S, et al. (2000) Randomized 

controlled trial of Mycobacterium vaccae immunotherapy in non‐human 

immunodeficiency virus‐infected ugandan adults with newly diagnosed 

pulmonary tuberculosis. The Uganda‐Case Western Reserve University Research 

Collaboration. J Infect Dis 181: 1304‐1312. 

76. Stanford J, Stanford C, Grange J (2004) Immunotherapy with Mycobacterium vaccae 

in the treatment of tuberculosis. Front Biosci 9: 1701‐1719. 

77. Stanford JL, Stanford CA, Grange JM, Lan NN, Etemadi A (2001) Does 

immunotherapy with heat‐killed Mycobacterium vaccae offer hope for the 

treatment of multi‐drug‐resistant pulmonary tuberculosis? Respir Med 95: 444‐

447. 

 

185 

78. Cardona PJ (2006) RUTI: a new chance to shorten the treatment of latent tuberculosis 

infection. Tuberculosis (Edinb) 86: 273‐289. 

79. Nell AS, DʹLom E, Bouic P, Sabate M, Bosser R, et al. (2014) Safety, tolerability, and 

immunogenicity of the novel antituberculous vaccine RUTI: randomized, 

placebo‐controlled phase II clinical trial in patients with latent tuberculosis 

infection. PLoS One 9: e89612. 

80. Santosuosso M, McCormick S, Zhang X, Zganiacz A, Xing Z (2006) Intranasal 

boosting with an adenovirus‐vectored vaccine markedly enhances protection by 

parenteral Mycobacterium bovis BCG immunization against pulmonary 

tuberculosis. Infect Immun 74: 4634‐4643. 

81. Radosevic K, Wieland CW, Rodriguez A, Weverling GJ, Mintardjo R, et al. (2007) 

Protective immune responses to a recombinant adenovirus type 35 tuberculosis 

vaccine in two mouse strains: CD4 and CD8 T‐cell epitope mapping and role of 

gamma interferon. Infect Immun 75: 4105‐4115. 

82. Kagina BM, Tameris MD, Geldenhuys H, Hatherill M, Abel B, et al. (2014) The novel 

tuberculosis vaccine, AERAS‐402, is safe in healthy infants previously vaccinated 

with BCG, and induces dose‐dependent CD4 and CD8T cell responses. Vaccine 

32: 5908‐5917. 

83. Billeskov R, Elvang TT, Andersen PL, Dietrich J (2012) The HyVac4 subunit vaccine 

efficiently boosts BCG‐primed anti‐mycobacterial protective immunity. PLoS 

One 7: e39909. 

84. Weinrich Olsen A, van Pinxteren LA, Meng Okkels L, Birk Rasmussen P, Andersen P 

(2001) Protection of mice with a tuberculosis subunit vaccine based on a fusion 

protein of antigen 85b and esat‐6. Infect Immun 69: 2773‐2778. 

85. Reither K, Katsoulis L, Beattie T, Gardiner N, Lenz N, et al. (2014) Safety and 

Immunogenicity of H1/IC31(R), an Adjuvanted TB Subunit Vaccine, in HIV‐

Infected Adults with CD4+ Lymphocyte Counts Greater than 350 cells/mm3: A 

Phase II, Multi‐Centre, Double‐Blind, Randomized, Placebo‐Controlled Trial. 

PLoS One 9: e114602. 

86. Lin PL, Dietrich J, Tan E, Abalos RM, Burgos J, et al. (2012) The multistage vaccine 

H56 boosts the effects of BCG to protect cynomolgus macaques against active 

tuberculosis and reactivation of latent Mycobacterium tuberculosis infection. J 

Clin Invest 122: 303‐314. 

 

186 

87. Bertholet S, Ireton GC, Ordway DJ, Windish HP, Pine SO, et al. (2010) A defined 

tuberculosis vaccine candidate boosts BCG and protects against multidrug‐

resistant Mycobacterium tuberculosis. Sci Transl Med 2: 53ra74. 

88. Spertini F, Audran R, Lurati F, Ofori‐Anyinam O, Zysset F, et al. (2013) The 

candidate tuberculosis vaccine Mtb72F/AS02 in PPD positive adults: a 

randomized controlled phase I/II study. Tuberculosis (Edinb) 93: 179‐188. 

89. Leroux‐Roels I, Forgus S, De Boever F, Clement F, Demoitie MA, et al. (2013) 

Improved CD4(+) T cell responses to Mycobacterium tuberculosis in PPD‐

negative adults by M72/AS01 as compared to the M72/AS02 and Mtb72F/AS02 

tuberculosis candidate vaccine formulations: a randomized trial. Vaccine 31: 

2196‐2206. 

90. Tameris MD, Hatherill M, Landry BS, Scriba TJ, Snowden MA, et al. (2013) Safety 

and efficacy of MVA85A, a new tuberculosis vaccine, in infants previously 

vaccinated with BCG: a randomised, placebo‐controlled phase 2b trial. Lancet 

381: 1021‐1028. 

91. McShane H, Pathan AA, Sander CR, Goonetilleke NP, Fletcher HA, et al. (2005) 

Boosting BCG with MVA85A: the first candidate subunit vaccine for tuberculosis 

in clinical trials. Tuberculosis (Edinb) 85: 47‐52. 

92. Yang XY, Chen QF, Li YP, Wu SM (2011) Mycobacterium vaccae as adjuvant therapy 

to anti‐tuberculosis chemotherapy in never‐treated tuberculosis patients: a meta‐

analysis. PLoS One 6: e23826. 

93. Roy A, Eisenhut M, Harris RJ, Rodrigues LC, Sridhar S, et al. (2014) Effect of BCG 

vaccination against Mycobacterium tuberculosis infection in children: systematic 

review and meta‐analysis. BMJ 349: g4643. 

94. Peltola H, Kayhty H, Virtanen M, Makela PH (1984) Prevention of Hemophilus 

influenzae type b bacteremic infections with the capsular polysaccharide vaccine. 

N Engl J Med 310: 1561‐1566. 

95. Smit P, Oberholzer D, Hayden‐Smith S, Koornhof HJ, Hilleman MR (1977) Protective 

efficacy of pneumococcal polysaccharide vaccines. JAMA 238: 2613‐2616. 

96. Kayhty H, Peltola H, Karanko V, Makela PH (1983) The protective level of serum 

antibodies to the capsular polysaccharide of Haemophilus influenzae type b. J 

Infect Dis 147: 1100. 

 

187 

97. Goldblatt D, Vaz AR, Miller E (1998) Antibody avidity as a surrogate marker of 

successful priming by Haemophilus influenzae type b conjugate vaccines 

following infant immunization. J Infect Dis 177: 1112‐1115. 

98. Anttila M, Eskola J, Ahman H, Kayhty H (1998) Avidity of IgG for Streptococcus 

pneumoniae type 6B and 23F polysaccharides in infants primed with 

pneumococcal conjugates and boosted with polysaccharide or conjugate 

vaccines. J Infect Dis 177: 1614‐1621. 

99. Bjorkholm B, Bottiger M, Christenson B, Hagberg L (1986) Antitoxin antibody levels 

and the outcome of illness during an outbreak of diphtheria among alcoholics. 

Scand J Infect Dis 18: 235‐239. 

100. Mills KH, Ryan M, Ryan E, Mahon BP (1998) A murine model in which protection 

correlates with pertussis vaccine efficacy in children reveals complementary roles 

for humoral and cell‐mediated immunity in protection against Bordetella 

pertussis. Infect Immun 66: 594‐602. 

101. Gergen PJ, McQuillan GM, Kiely M, Ezzati‐Rice TM, Sutter RW, et al. (1995) A 

population‐based serologic survey of immunity to tetanus in the United States. N 

Engl J Med 332: 761‐766. 

102. Borelli V, Banfi E, Perrotta MG, Zabucchi G (1999) Myeloperoxidase exerts 

microbicidal activity against Mycobacterium tuberculosis. Infect Immun 67: 4149‐

4152. 

103. Bradley PP, Christensen RD, Rothstein G (1982) Cellular and extracellular 

myeloperoxidase in pyogenic inflammation. Blood 60: 618‐622. 

104. Ramos‐Kichik V, Mondragon‐Flores R, Mondragon‐Castelan M, Gonzalez‐Pozos S, 

Muniz‐Hernandez S, et al. (2009) Neutrophil extracellular traps are induced by 

Mycobacterium tuberculosis. Tuberculosis (Edinb) 89: 29‐37. 

105. Dieli F, Troye‐Blomberg M, Ivanyi J, Fournie JJ, Krensky AM, et al. (2001) 

Granulysin‐dependent killing of intracellular and extracellular Mycobacterium 

tuberculosis by Vgamma9/Vdelta2 T lymphocytes. J Infect Dis 184: 1082‐1085. 

106. Suga M, Tanaka F, Muranaka H, Nishikawa H, Ando M (1996) Effect of antibacterial 

antibody on bactericidal activities of superoxide and lysosomal enzyme from 

alveolar macrophages in rabbits. Respirology 1: 127‐132. 

 

188 

107. Achkar JM, Casadevall A (2013) Antibody‐mediated immunity against tuberculosis: 

implications for vaccine development. Cell Host Microbe 13: 250‐262. 

108. Malik ZA, Denning GM, Kusner DJ (2000) Inhibition of Ca(2+) signaling by 

Mycobacterium tuberculosis is associated with reduced phagosome‐lysosome 

fusion and increased survival within human macrophages. J Exp Med 191: 287‐

302. 

109. Joiner KA, Fuhrman SA, Miettinen HM, Kasper LH, Mellman I (1990) Toxoplasma 

gondii: fusion competence of parasitophorous vacuoles in Fc receptor‐transfected 

fibroblasts. Science 249: 641‐646. 

110. Mordue DG, Sibley LD (1997) Intracellular fate of vacuoles containing Toxoplasma 

gondii is determined at the time of formation and depends on the mechanism of 

entry. J Immunol 159: 4452‐4459. 

111. Drecktrah D, Knodler LA, Ireland R, Steele‐Mortimer O (2006) The mechanism of 

Salmonella entry determines the vacuolar environment and intracellular gene 

expression. Traffic 7: 39‐51. 

112. Hellwig SM, van Oirschot HF, Hazenbos WL, van Spriel AB, Mooi FR, et al. (2001) 

Targeting to Fcgamma receptors, but not CR3 (CD11b/CD18), increases clearance 

of Bordetella pertussis. J Infect Dis 183: 871‐879. 

113. Rowland R, Pathan AA, Satti I, Poulton ID, Matsumiya MM, et al. (2013) Safety and 

immunogenicity of an FP9‐vectored candidate tuberculosis vaccine (FP85A), 

alone and with candidate vaccine MVA85A in BCG‐vaccinated healthy adults: a 

phase I clinical trial. Hum Vaccin Immunother 9: 50‐62. 

114. White AD, Sibley L, Dennis MJ, Gooch K, Betts G, et al. (2013) Evaluation of the 

safety and immunogenicity of a candidate tuberculosis vaccine, MVA85A, 

delivered by aerosol to the lungs of macaques. Clin Vaccine Immunol 20: 663‐

672. 

115. Satti I, Meyer J, Harris SA, Manjaly Thomas ZR, Griffiths K, et al. (2014) Safety and 

immunogenicity of a candidate tuberculosis vaccine MVA85A delivered by 

aerosol in BCG‐vaccinated healthy adults: a phase 1, double‐blind, randomised 

controlled trial. Lancet Infect Dis 14: 939‐946. 

116. Langermans JA, Doherty TM, Vervenne RA, van der Laan T, Lyashchenko K, et al. 

(2005) Protection of macaques against Mycobacterium tuberculosis infection by a 

 

189 

subunit vaccine based on a fusion protein of antigen 85B and ESAT‐6. Vaccine 23: 

2740‐2750. 

117. Perez de Val B, Villarreal‐Ramos B, Nofrarias M, Lopez‐Soria S, Romera N, et al. 

(2012) Goats primed with Mycobacterium bovis BCG and boosted with a 

recombinant adenovirus expressing Ag85A show enhanced protection against 

tuberculosis. Clin Vaccine Immunol 19: 1339‐1347. 

118. Skeiky YA, Dietrich J, Lasco TM, Stagliano K, Dheenadhayalan V, et al. (2010) Non‐

clinical efficacy and safety of HyVac4:IC31 vaccine administered in a BCG prime‐

boost regimen. Vaccine 28: 1084‐1093. 

119. Grode L, Ganoza CA, Brohm C, Weiner J, 3rd, Eisele B, et al. (2013) Safety and 

immunogenicity of the recombinant BCG vaccine VPM1002 in a phase 1 open‐

label randomized clinical trial. Vaccine 31: 1340‐1348. 

120. Clark SO, Hall Y, Kelly DL, Hatch GJ, Williams A (2011) Survival of Mycobacterium 

tuberculosis during experimental aerosolization and implications for aerosol 

challenge models. J Appl Microbiol 111: 350‐359. 

121. Tobias HJ, Schafer MP, Pitesky M, Fergenson DP, Horn J, et al. (2005) Bioaerosol 

mass spectrometry for rapid detection of individual airborne Mycobacterium 

tuberculosis H37Ra particles. Appl Environ Microbiol 71: 6086‐6095. 

122. Zhen H, Han T, Fennell DE, Mainelis G (2014) A systematic comparison of four 

bioaerosol generators: Affect on culturability and cell membrane integrity when 

aerosolizing Escherichia coli bacteria. Journal of Aerosol Science 70: 67–79. 

123. Saini D, Perley CC, Asrican RA, Seay SA, Chen CJ, et al. (In preparation) Delivery of 

Mycobacterium tuberculosis aerosols using PARI nebulizer to mice for higher 

pulmonary deposition  

124. Gupta UD, Katoch VM (2005) Animal models of tuberculosis. Tuberculosis (Edinb) 

85: 277‐293. 

125. Rhoades ER, Frank AA, Orme IM (1997) Progression of chronic pulmonary 

tuberculosis in mice aerogenically infected with virulent Mycobacterium 

tuberculosis. Tuber Lung Dis 78: 57‐66. 

126. Orme I, Gonzalez‐Juarrero M (2007) Animal models of M. tuberculosis Infection. 

Curr Protoc Microbiol Chapter 10: Unit 10A 15. 

 

190 

127. Vilaplana C, Prats C, Marzo E, Barril C, Vegue M, et al. (2014) To achieve an earlier 

IFN‐gamma response is not sufficient to control Mycobacterium tuberculosis 

infection in mice. PLoS One 9: e100830. 

128. North RJ (1995) Mycobacterium tuberculosis is strikingly more virulent for mice 

when given via the respiratory than via the intravenous route. J Infect Dis 172: 

1550‐1553. 

129. Brain JD, Knudson DE, Sorokin SP, Davis MA (1976) Pulmonary distribution of 

particles given by intratracheal instillation or by aerosol inhalation. Environ Res 

11: 13‐33. 

130. Saini D, Perley CC, Rountree W, Seay SA, Click EM, et al. (In preparation) Strain 

differences influence Mycobacterium tuberculosis infection rate. In preparation. 

131. Caruso AM, Serbina N, Klein E, Triebold K, Bloom BR, et al. (1999) Mice deficient in 

CD4 T cells have only transiently diminished levels of IFN‐gamma, yet succumb 

to tuberculosis. J Immunol 162: 5407‐5416. 

132. Hunter RL, Olsen M, Jagannath C, Actor JK (2006) Trehalose 6,6ʹ‐dimycolate and 

lipid in the pathogenesis of caseating granulomas of tuberculosis in mice. Am J 

Pathol 168: 1249‐1261. 

133. Flynn JL, Scanga CA, Tanaka KE, Chan J (1998) Effects of aminoguanidine on latent 

murine tuberculosis. J Immunol 160: 1796‐1803. 

134. McCune RM, Jr., Tompsett R (1956) Fate of Mycobacterium tuberculosis in mouse 

tissues as determined by the microbial enumeration technique. I. The persistence 

of drug‐susceptible tubercle bacilli in the tissues despite prolonged antimicrobial 

therapy. J Exp Med 104: 737‐762. 

135. OʹGarra A, Redford PS, McNab FW, Bloom CI, Wilkinson RJ, et al. (2013) The 

immune response in tuberculosis. Annu Rev Immunol 31: 475‐527. 

136. Lemos MP, McKinney J, Rhee KY (2011) Dispensability of surfactant proteins A and 

D in immune control of Mycobacterium tuberculosis infection following aerosol 

challenge of mice. Infect Immun 79: 1077‐1085. 

137. Bini EI, Mata Espinosa D, Marquina Castillo B, Barrios Payan J, Colucci D, et al. 

(2014) The influence of sex steroid hormones in the immunopathology of 

experimental pulmonary tuberculosis. PLoS One 9: e93831. 

 

191 

138. Stead WW, Senner JW, Reddick WT, Lofgren JP (1990) Racial differences in 

susceptibility to infection by Mycobacterium tuberculosis. N Engl J Med 322: 422‐

427. 

139. Houk VN, Baker JH, Sorensen K, Kent DC (1968) The epidemiology of tuberculosis 

infection in a closed environment. Arch Environ Health 16: 26‐35. 

140. Dannenberg AM, Jr., Collins FM (2001) Progressive pulmonary tuberculosis is not 

due to increasing numbers of viable bacilli in rabbits, mice and guinea pigs, but 

is due to a continuous host response to mycobacterial products. Tuberculosis 

(Edinb) 81: 229‐242. 

141. Escombe AR, Oeser C, Gilman RH, Navincopa M, Ticona E, et al. (2007) The 

detection of airborne transmission of tuberculosis from HIV‐infected patients, 

using an in vivo air sampling model. Clin Infect Dis 44: 1349‐1357. 

142. Lurie MB (1932) The Correlation between the Histological Changes and the Fate of 

Living Tubercle Bacilli in the Organs of Tuberculous Rabbits. J Exp Med 55: 31‐

54. 

143. Henderson HJ, Dannenberg AM, Jr., Lurie MB (1963) Phagocytosis of Tubercle 

Bacilli by Rabbit Pulmonary Alveolar Macrophages and Its Relation to Native 

Resistance to Tuberculosis. J Immunol 91: 553‐556. 

144. Lurie MB, Dannenberg AM (1965) Macrophage Function in Infectious Disease with 

Inbred Rabbits. Bacteriol Rev 29: 466‐476. 

145. Kaushal D, Mehra S, Didier PJ, Lackner AA (2012) The non‐human primate model 

of tuberculosis. J Med Primatol 41: 191‐201. 

146. Capuano SV, 3rd, Croix DA, Pawar S, Zinovik A, Myers A, et al. (2003) 

Experimental Mycobacterium tuberculosis infection of cynomolgus macaques 

closely resembles the various manifestations of human M. tuberculosis infection. 

Infect Immun 71: 5831‐5844. 

147. Casadevall A, Scharff MD (1995) Return to the past: the case for antibody‐based 

therapies in infectious diseases. Clin Infect Dis 21: 150‐161. 

148. Glatman‐Freedman A, Casadevall A (1998) Serum therapy for tuberculosis 

revisited: reappraisal of the role of antibody‐mediated immunity against 

Mycobacterium tuberculosis. Clin Microbiol Rev 11: 514‐532. 

 

192 

149. Calmette A (1923) Passive immunity: attempts at antituberculous serotherapy. 

Tubercle bacillus infection and tuberculosis in man and animals. Baltimore MD: 

The Williams & Wilkins Co. pp. 602‐623. 

150. Vaine M, Wang S, Liu Q, Arthos J, Montefiori D, et al. (2010) Profiles of human 

serum antibody responses elicited by three leading HIV vaccines focusing on the 

induction of Env‐specific antibodies. PLoS One 5: e13916. 

151. Simmons M, Porter KR, Hayes CG, Vaughn DW, Putnak R (2006) Characterization 

of antibody responses to combinations of a dengue virus type 2 DNA vaccine 

and two dengue virus type 2 protein vaccines in rhesus macaques. J Virol 80: 

9577‐9585. 

152. Kester KE, McKinney DA, Tornieporth N, Ockenhouse CF, Heppner DG, et al. 

(2001) Efficacy of recombinant circumsporozoite protein vaccine regimens 

against experimental Plasmodium falciparum malaria. J Infect Dis 183: 640‐647. 

153. Guirado E, Amat I, Gil O, Diaz J, Arcos V, et al. (2006) Passive serum therapy with 

polyclonal antibodies against Mycobacterium tuberculosis protects against post‐

chemotherapy relapse of tuberculosis infection in SCID mice. Microbes Infect 8: 

1252‐1259. 

154. Roy E, Stavropoulos E, Brennan J, Coade S, Grigorieva E, et al. (2005) Therapeutic 

efficacy of high‐dose intravenous immunoglobulin in Mycobacterium 

tuberculosis infection in mice. Infect Immun 73: 6101‐6109. 

155. Olivares N, Leon A, Lopez Y, Puig A, Cadiz A, et al. (2006) The effect of the 

administration of human gamma globulins in a model of BCG infection in mice. 

Tuberculosis (Edinb) 86: 268‐272. 

156. Eichbaum Q, Rubin EJ (2002) Tuberculosis. Advances in laboratory diagnosis and 

drug susceptibility testing. Am J Clin Pathol 118 Suppl: S3‐17. 

157. Dye C, Watt CJ, Bleed DM, Hosseini SM, Raviglione MC (2005) Evolution of 

tuberculosis control and prospects for reducing tuberculosis incidence, 

prevalence, and deaths globally. JAMA 293: 2767‐2775. 

158. Ravindran R, Krishnan VV, Dhawan R, Wunderlich ML, Lerche NW, et al. (2014) 

Plasma antibody profiles in non‐human primate tuberculosis. J Med Primatol 43: 

59‐71. 

 

193 

159. Ireton GC, Greenwald R, Liang H, Esfandiari J, Lyashchenko KP, et al. (2010) 

Identification of Mycobacterium tuberculosis antigens of high serodiagnostic 

value. Clin Vaccine Immunol 17: 1539‐1547. 

160. Zhang SL, Zhao JW, Sun ZQ, Yang EZ, Yan JH, et al. (2009) Development and 

evaluation of a novel multiple‐antigen ELISA for serodiagnosis of tuberculosis. 

Tuberculosis (Edinb) 89: 278‐284. 

161. Kunnath‐Velayudhan S, Salamon H, Wang HY, Davidow AL, Molina DM, et al. 

(2010) Dynamic antibody responses to the Mycobacterium tuberculosis 

proteome. Proc Natl Acad Sci U S A 107: 14703‐14708. 

162. Kunnath‐Velayudhan S, Gennaro ML (2011) Immunodiagnosis of tuberculosis: a 

dynamic view of biomarker discovery. Clin Microbiol Rev 24: 792‐805. 

163. Pukazhvanthen P, Anbarasu D, Kabeer Basirudeen SA, Raja A, Singh M (2014) 

Assessing humoral immune response of 4 recombinant antigens for 

serodiagnosis of tuberculosis. Tuberculosis (Edinb) 94: 622‐633. 

164. Yu X, Prados‐Rosales R, Jenny‐Avital ER, Sosa K, Casadevall A, et al. (2012) 

Comparative evaluation of profiles of antibodies to mycobacterial capsular 

polysaccharides in tuberculosis patients and controls stratified by HIV status. 

Clin Vaccine Immunol 19: 198‐208. 

165. Steingart KR, Dendukuri N, Henry M, Schiller I, Nahid P, et al. (2009) Performance 

of purified antigens for serodiagnosis of pulmonary tuberculosis: a meta‐

analysis. Clin Vaccine Immunol 16: 260‐276. 

166. Bothamley GH, Rudd R, Festenstein F, Ivanyi J (1992) Clinical value of the 

measurement of Mycobacterium tuberculosis specific antibody in pulmonary 

tuberculosis. Thorax 47: 270‐275. 

167. Andersen AB, Yuan ZL, Haslov K, Vergmann B, Bennedsen J (1986) Interspecies 

reactivity of five monoclonal antibodies to Mycobacterium tuberculosis as 

examined by immunoblotting and enzyme‐linked immunosorbent assay. J Clin 

Microbiol 23: 446‐451. 

168. Perley CC, Frahm M, Click EM, Dobos KM, Ferrari G, et al. (2014) The Human 

Antibody Response to the Surface of Mycobacterium tuberculosis. PLoS One 9: 

e98938. 

 

194 

169. Zhang X, Su Z, Zhang X, Hu C, Yu J, et al. (2013) Generation of Mycobacterium 

tuberculosis‐specific recombinant antigens and evaluation of the clinical value of 

antibody detection for serological diagnosis of pulmonary tuberculosis. Int J Mol 

Med 31: 751‐757. 

170. Ben‐Selma W, Harizi H, Boukadida J (2011) Immunochromatographic IgG/IgM test 

for rapid diagnosis of active tuberculosis. Clin Vaccine Immunol 18: 2090‐2094. 

171. Singh KK, Sharma N, Vargas D, Liu Z, Belisle JT, et al. (2009) Peptides of a novel 

Mycobacterium tuberculosis‐specific cell wall protein for immunodiagnosis of 

tuberculosis. J Infect Dis 200: 571‐581. 

172. Ziegenbalg A, Prados‐Rosales R, Jenny‐Avital ER, Kim RS, Casadevall A, et al. 

(2013) Immunogenicity of mycobacterial vesicles in humans: identification of a 

new tuberculosis antibody biomarker. Tuberculosis (Edinb) 93: 448‐455. 

173. Kaushik A, Singh UB, Porwal C, Venugopal SJ, Mohan A, et al. (2012) Diagnostic 

potential of 16 kDa (HspX, alpha‐crystalline) antigen for serodiagnosis of 

tuberculosis. Indian J Med Res 135: 771‐777. 

174. Feng X, Yang X, Xiu B, Qie S, Dai Z, et al. (2014) IgG, IgM and IgA antibodies 

against the novel polyprotein in active tuberculosis. BMC Infect Dis 14: 336. 

175. Feng X, Xiu B, Chen K, Yang X, Zhang H, et al. (2013) Enhanced serodiagnostic 

utility of novel Mycobacterium tuberculosis polyproteins. J Infect 66: 366‐375. 

176. Wang Y, Lu B, Liu J, Xiao T, Wan K, et al. (2014) A multicenter clinical evaluation of 

Mycobacterium tuberculosis IgG/IgM antibody detection using the colloidal gold 

method. Eur J Clin Microbiol Infect Dis 33: 1989‐1994. 

177. Singh S, Singh J, Kumar S, Gopinath K, Balooni V, et al. (2012) Poor performance of 

serological tests in the diagnosis of pulmonary tuberculosis: evidence from a 

contact tracing field study. PLoS One 7: e40213. 

178. Ben Selma W, Harizi H, Marzouk M, Ben Kahla I, Ben Lazreg F, et al. (2010) Rapid 

detection of immunoglobulin G against Mycobacterium tuberculosis antigens by 

two commercial ELISA kits. Int J Tuberc Lung Dis 14: 841‐846. 

179. Steingart KR, Flores LL, Dendukuri N, Schiller I, Laal S, et al. (2011) Commercial 

serological tests for the diagnosis of active pulmonary and extrapulmonary 

tuberculosis: an updated systematic review and meta‐analysis. PLoS Med 8: 

e1001062. 

 

195 

180. Sun Z, Nie L, Zhang X, Li Y, Li C (2011) Mycobacterial heparin‐binding 

haemagglutinin adhesion‐induced interferon & antibody for detection of 

tuberculosis. Indian J Med Res 133: 421‐425. 

181. Senol G, Ecevit C, Ozturk A (2009) Humoral immune response against 38‐ and 16‐

kDa mycobacterial antigens in childhood tuberculosis. Pediatr Pulmonol 44: 839‐

844. 

182. Steingart KR, Ramsay A, Dowdy DW, Pai M (2012) Serological tests for the 

diagnosis of active tuberculosis: relevance for India. Indian J Med Res 135: 695‐

702. 

183. Dowdy DW, Steingart KR, Pai M (2011) Serological testing versus other strategies 

for diagnosis of active tuberculosis in India: a cost‐effectiveness analysis. PLoS 

Med 8: e1001074. 

184. Berche P, Reich KA, Bonnichon M, Beretti JL, Geoffroy C, et al. (1990) Detection of 

anti‐listeriolysin O for serodiagnosis of human listeriosis. Lancet 335: 624‐627. 

185. Edelson BT, Cossart P, Unanue ER (1999) Cutting edge: paradigm revisited: 

antibody provides resistance to Listeria infection. J Immunol 163: 4087‐4090. 

186. Nosanchuk JD, Steenbergen JN, Shi L, Deepe GS, Jr., Casadevall A (2003) 

Antibodies to a cell surface histone‐like protein protect against Histoplasma 

capsulatum. J Clin Invest 112: 1164‐1175. 

187. Casadevall A, Pirofski LA (2006) A reappraisal of humoral immunity based on 

mechanisms of antibody‐mediated protection against intracellular pathogens. 

Adv Immunol 91: 1‐44. 

188. Williams A, Reljic R, Naylor I, Clark SO, Falero‐Diaz G, et al. (2004) Passive 

protection with immunoglobulin A antibodies against tuberculous early infection 

of the lungs. Immunology 111: 328‐333. 

189. Lopez Y, Yero D, Falero‐Diaz G, Olivares N, Sarmiento ME, et al. (2009) Induction 

of a protective response with an IgA monoclonal antibody against 

Mycobacterium tuberculosis 16kDa protein in a model of progressive pulmonary 

infection. Int J Med Microbiol 299: 447‐452. 

190. Buccheri S, Reljic R, Caccamo N, Meraviglia S, Ivanyi J, et al. (2009) Prevention of 

the post‐chemotherapy relapse of tuberculous infection by combined 

immunotherapy. Tuberculosis (Edinb) 89: 91‐94. 

 

196 

191. Balu S, Reljic R, Lewis MJ, Pleass RJ, McIntosh R, et al. (2011) A novel human IgA 

monoclonal antibody protects against tuberculosis. J Immunol 186: 3113‐3119. 

192. Chambers MA, Gavier‐Widen D, Hewinson RG (2004) Antibody bound to the 

surface antigen MPB83 of Mycobacterium bovis enhances survival against high 

dose and low dose challenge. FEMS Immunol Med Microbiol 41: 93‐100. 

193. Teitelbaum R, Glatman‐Freedman A, Chen B, Robbins JB, Unanue E, et al. (1998) A 

mAb recognizing a surface antigen of Mycobacterium tuberculosis enhances host 

survival. Proc Natl Acad Sci U S A 95: 15688‐15693. 

194. Hamasur B, Haile M, Pawlowski A, Schroder U, Kallenius G, et al. (2004) A 

mycobacterial lipoarabinomannan specific monoclonal antibody and its F(abʹ) 

fragment prolong survival of mice infected with Mycobacterium tuberculosis. 

Clin Exp Immunol 138: 30‐38. 

195. Pethe K, Alonso S, Biet F, Delogu G, Brennan MJ, et al. (2001) The heparin‐binding 

haemagglutinin of M. tuberculosis is required for extrapulmonary dissemination. 

Nature 412: 190‐194. 

196. Michetti P, Mahan MJ, Slauch JM, Mekalanos JJ, Neutra MR (1992) Monoclonal 

secretory immunoglobulin A protects mice against oral challenge with the 

invasive pathogen Salmonella typhimurium. Infect Immun 60: 1786‐1792. 

197. Yano M, Gohil S, Coleman JR, Manix C, Pirofski LA (2011) Antibodies to 

Streptococcus pneumoniae capsular polysaccharide enhance pneumococcal 

quorum sensing. MBio 2. 

198. Li Y, Migueles SA, Welcher B, Svehla K, Phogat A, et al. (2007) Broad HIV‐1 

neutralization mediated by CD4‐binding site antibodies. Nat Med 13: 1032‐1034. 

199. Lok SM, Kostyuchenko V, Nybakken GE, Holdaway HA, Battisti AJ, et al. (2008) 

Binding of a neutralizing antibody to dengue virus alters the arrangement of 

surface glycoproteins. Nat Struct Mol Biol 15: 312‐317. 

200. Bosio CM, Gardner D, Elkins KL (2000) Infection of B cell‐deficient mice with CDC 

1551, a clinical isolate of Mycobacterium tuberculosis: delay in dissemination and 

development of lung pathology. J Immunol 164: 6417‐6425. 

201. Maglione PJ, Xu J, Chan J (2007) B cells moderate inflammatory progression and 

enhance bacterial containment upon pulmonary challenge with Mycobacterium 

tuberculosis. J Immunol 178: 7222‐7234. 

 

197 

202. Vordermeier HM, Venkataprasad N, Harris DP, Ivanyi J (1996) Increase of 

tuberculous infection in the organs of B cell‐deficient mice. Clin Exp Immunol 

106: 312‐316. 

203. Johnson CM, Cooper AM, Frank AA, Bonorino CB, Wysoki LJ, et al. (1997) 

Mycobacterium tuberculosis aerogenic rechallenge infections in B cell‐deficient 

mice. Tuber Lung Dis 78: 257‐261. 

204. Bao Y, Cao X (2014) The immune potential and immunopathology of cytokine‐

producing B cell subsets: A comprehensive review. J Autoimmun 55C: 10‐23. 

205. Hoff ST, Salman AM, Ruhwald M, Ravn P, Brock I, et al. (2015) Human B cells 

produce chemokine CXCL10 in the presence of Mycobacterium tuberculosis 

specific T cells. Tuberculosis (Edinb) 95: 40‐47. 

206. Lugo‐Villarino G, Hudrisier D, Benard A, Neyrolles O (2012) Emerging trends in 

the formation and function of tuberculosis granulomas. Front Immunol 3: 405. 

207. Tjarnlund A, Rodriguez A, Cardona PJ, Guirado E, Ivanyi J, et al. (2006) Polymeric 

IgR knockout mice are more susceptible to mycobacterial infections in the 

respiratory tract than wild‐type mice. Int Immunol 18: 807‐816. 

208. Rodriguez A, Tjarnlund A, Ivanji J, Singh M, Garcia I, et al. (2005) Role of IgA in the 

defense against respiratory infections IgA deficient mice exhibited increased 

susceptibility to intranasal infection with Mycobacterium bovis BCG. Vaccine 23: 

2565‐2572. 

209. Muller A, Schott‐Ohly P, Dohle C, Gleichmann H (2002) Differential regulation of 

Th1‐type and Th2‐type cytokine profiles in pancreatic islets of C57BL/6 and 

BALB/c mice by multiple low doses of streptozotocin. Immunobiology 205: 35‐50. 

210. Chen L, Watanabe T, Watanabe H, Sendo F (2001) Neutrophil depletion exacerbates 

experimental Chagasʹ disease in BALB/c, but protects C57BL/6 mice through 

modulating the Th1/Th2 dichotomy in different directions. Eur J Immunol 31: 

265‐275. 

211. Brennan MJ, Thole J (2012) Tuberculosis vaccines: a strategic blueprint for the next 

decade. Tuberculosis (Edinb) 92 Suppl 1: S6‐13. 

212. Barrigan LM, Tuladhar S, Brunton JC, Woolard MD, Chen CJ, et al. (2013) Infection 

with Francisella tularensis LVS clpB leads to an altered yet protective immune 

response. Infect Immun 81: 2028‐2042. 

 

198 

213. Blomgran R, Desvignes L, Briken V, Ernst JD (2012) Mycobacterium tuberculosis 

inhibits neutrophil apoptosis, leading to delayed activation of naive CD4 T cells. 

Cell Host Microbe 11: 81‐90. 

214. Tailleux L, Neyrolles O, Honore‐Bouakline S, Perret E, Sanchez F, et al. (2003) 

Constrained intracellular survival of Mycobacterium tuberculosis in human 

dendritic cells. J Immunol 170: 1939‐1948. 

215. Brown AE, Holzer TJ, Andersen BR (1987) Capacity of human neutrophils to kill 

Mycobacterium tuberculosis. J Infect Dis 156: 985‐989. 

216. Roch F, Bach MA (1990) Strain differences in mouse cellular responses to 

Mycobacterium lepraemurium and BCG subcutaneous infections. I. Analysis of 

cell surface phenotype in local granulomas. Clin Exp Immunol 80: 332‐338. 

217. Arko‐Mensah J, Rahman MJ, Degano IR, Chuquimia OD, Fotio AL, et al. (2009) 

Resistance to mycobacterial infection: a pattern of early immune responses leads 

to a better control of pulmonary infection in C57BL/6 compared with BALB/c 

mice. Vaccine 27: 7418‐7427. 

218. Reiner SL, Locksley RM (1995) The regulation of immunity to Leishmania major. 

Annu Rev Immunol 13: 151‐177. 

219. Ulett GC, Ketheesan N, Hirst RG (2000) Cytokine gene expression in innately 

susceptible BALB/c mice and relatively resistant C57BL/6 mice during infection 

with virulent Burkholderia pseudomallei. Infect Immun 68: 2034‐2042. 

220. Roque S, Nobrega C, Appelberg R, Correia‐Neves M (2007) IL‐10 underlies distinct 

susceptibility of BALB/c and C57BL/6 mice to Mycobacterium avium infection 

and influences efficacy of antibiotic therapy. J Immunol 178: 8028‐8035. 

221. Wakeham J, Wang J, Xing Z (2000) Genetically determined disparate innate and 

adaptive cell‐mediated immune responses to pulmonary Mycobacterium bovis 

BCG infection in C57BL/6 and BALB/c mice. Infect Immun 68: 6946‐6953. 

222. Zisman DA, Kunkel SL, Strieter RM, Tsai WC, Bucknell K, et al. (1997) MCP‐1 

protects mice in lethal endotoxemia. J Clin Invest 99: 2832‐2836. 

223. Gangur V, Simons FE, Hayglass KT (1998) Human IP‐10 selectively promotes 

dominance of polyclonally activated and environmental antigen‐driven IFN‐

gamma over IL‐4 responses. FASEB J 12: 705‐713. 

 

199 

224. Gonzalo JA, Lloyd CM, Wen D, Albar JP, Wells TN, et al. (1998) The coordinated 

action of CC chemokines in the lung orchestrates allergic inflammation and 

airway hyperresponsiveness. J Exp Med 188: 157‐167. 

225. Weinberg JB, Lutzke ML, Alfinito R, Rochford R (2004) Mouse strain differences in 

the chemokine response to acute lung infection with a murine 

gammaherpesvirus. Viral Immunol 17: 69‐77. 

226. Bermudez LE, Goodman J (1996) Mycobacterium tuberculosis invades and 

replicates within type II alveolar cells. Infect Immun 64: 1400‐1406. 

227. Vergne I, Chua J, Singh SB, Deretic V (2004) Cell biology of mycobacterium 

tuberculosis phagosome. Annu Rev Cell Dev Biol 20: 367‐394. 

228. Mendez LB, Gookin G, Phalen RF (2010) Inhaled aerosol particle dosimetry in mice: 

a review. Inhal Toxicol 22: 1032‐1037. 

229. Reinhard C, Eder G, Fuchs H, Ziesenis A, Heyder J, et al. (2002) Inbred strain 

variation in lung function. Mamm Genome 13: 429‐437. 

230. Tankersley CG, Fitzgerald RS, Kleeberger SR (1994) Differential control of 

ventilation among inbred strains of mice. Am J Physiol 267: R1371‐1377. 

231. Mantovani A, Sica A, Sozzani S, Allavena P, Vecchi A, et al. (2004) The chemokine 

system in diverse forms of macrophage activation and polarization. Trends 

Immunol 25: 677‐686. 

232. Sallusto F, Palermo B, Lenig D, Miettinen M, Matikainen S, et al. (1999) Distinct 

patterns and kinetics of chemokine production regulate dendritic cell function. 

Eur J Immunol 29: 1617‐1625. 

233. Velazquez VM, Hon H, Ibegbu C, Knechtle SJ, Kirk AD, et al. (2012) Hepatic 

enrichment and activation of myeloid dendritic cells during chronic hepatitis C 

virus infection. Hepatology 56: 2071‐2081. 

234. Misharin AV, Morales‐Nebreda L, Mutlu GM, Budinger GR, Perlman H (2013) Flow 

cytometric analysis of macrophages and dendritic cell subsets in the mouse lung. 

Am J Respir Cell Mol Biol 49: 503‐510. 

235. Churchill GA, Airey DC, Allayee H, Angel JM, Attie AD, et al. (2004) The 

Collaborative Cross, a community resource for the genetic analysis of complex 

traits. Nat Genet 36: 1133‐1137. 

 

200 

236. Valdar W, Flint J, Mott R (2006) Simulating the collaborative cross: power of 

quantitative trait loci detection and mapping resolution in large sets of 

recombinant inbred strains of mice. Genetics 172: 1783‐1797. 

237. Kauppi M, Saarinen L, Kayhty H (1993) Anti‐capsular polysaccharide antibodies 

reduce nasopharyngeal colonization by Haemophilus influenzae type b in infant 

rats. J Infect Dis 167: 365‐371. 

238. Stack AM, Malley R, Thompson CM, Kobzik L, Siber GR, et al. (1998) Minimum 

protective serum concentrations of pneumococcal anti‐capsular antibodies in 

infant rats. J Infect Dis 177: 986‐990. 

239. Frahm M, Goswami ND, Owzar K, Hecker E, Mosher A, et al. (2011) Discriminating 

between latent and active tuberculosis with multiple biomarker responses. 

Tuberculosis (Edinb) 91: 250‐256. 

240. Ogra PL, Karzon DT, Righthand F, MacGillivray M (1968) Immunoglobulin 

response in serum and secretions after immunization with live and inactivated 

poliovaccine and natural infection. N Engl J Med 279: 893‐900. 

241. Greenaway C, Lienhardt C, Adegbola R, Brusasca P, McAdam K, et al. (2005) 

Humoral response to Mycobacterium tuberculosis antigens in patients with 

tuberculosis in the Gambia. Int J Tuberc Lung Dis 9: 1112‐1119. 

242. Bothamley GH, Beck JS, Schreuder GM, DʹAmaro J, de Vries RR, et al. (1989) 

Association of tuberculosis and M. tuberculosis‐specific antibody levels with 

HLA. J Infect Dis 159: 549‐555. 

243. Davidow A, Kanaujia GV, Shi L, Kaviar J, Guo X, et al. (2005) Antibody profiles 

characteristic of Mycobacterium tuberculosis infection state. Infect Immun 73: 

6846‐6851. 

244. Sanchez‐Rodriguez C, Estrada‐Chavez C, Garcia‐Vigil J, Laredo‐Sanchez F, Halabe‐

Cherem J, et al. (2002) An IgG antibody response to the antigen 85 complex is 

associated with good outcome in Mexican Totonaca Indians with pulmonary 

tuberculosis. Int J Tuberc Lung Dis 6: 706‐712. 

245. Arias‐Bouda LM, Kuijper S, Van der Werf A, Nguyen LN, Jansen HM, et al. (2003) 

Changes in avidity and level of immunoglobulin G antibodies to Mycobacterium 

tuberculosis in sera of patients undergoing treatment for pulmonary 

tuberculosis. Clin Diagn Lab Immunol 10: 702‐709. 

 

201 

246. Demkow U, Filewska M, Michalowska‐Mitczuk D, Kus J, Jagodzinski J, et al. (2007) 

Heterogeneity of antibody response to myobacterial antigens in different clinical 

manifestations of pulmonary tuberculosis. J Physiol Pharmacol 58 Suppl 5: 117‐

127. 

247. Khan IH, Ravindran R, Krishnan VV, Awan IN, Rizvi SK, et al. (2011) Plasma 

antibody profiles as diagnostic biomarkers for tuberculosis. Clin Vaccine 

Immunol 18: 2148‐2153. 

248. Ben Amor Y, Shashkina E, Johnson S, Bifani PJ, Kurepina N, et al. (2005) 

Immunological characterization of novel secreted antigens of Mycobacterium 

tuberculosis. Scand J Immunol 61: 139‐146. 

249. Lyashchenko K, Colangeli R, Houde M, Al Jahdali H, Menzies D, et al. (1998) 

Heterogeneous antibody responses in tuberculosis. Infect Immun 66: 3936‐3940. 

250. Azzurri A, Kanaujia GV, Sow OY, Bah B, Diallo A, et al. (2006) Serological markers 

of pulmonary tuberculosis and of response to anti‐tuberculosis treatment in a 

patient population in Guinea. International Journal of Immunopathology and 

Pharmacology 19: 199‐208. 

251. Banerjee S, Nandyala A, Podili R, Katoch VM, Murthy KJ, et al. (2004) 

Mycobacterium tuberculosis (Mtb) isocitrate dehydrogenases show strong B cell 

response and distinguish vaccinated controls from TB patients. Proc Natl Acad 

Sci U S A 101: 12652‐12657. 

252. Bardana EJ, Jr., McClatchy JK, Farr RS, Minden P (1973) Universal occurrence of 

antibodies to tubercle bacilli in sera from non‐tuberculous and tuberculous 

individuals. Clin Exp Immunol 13: 65‐77. 

253. Stiasny K, Aberle JH, Keller M, Grubeck‐Loebenstein B, Heinz FX (2012) Age affects 

quantity but not quality of antibody responses after vaccination with an 

inactivated flavivirus vaccine against tick‐borne encephalitis. PLoS One 7: 

e34145. 

254. Silva VM, Kanaujia G, Gennaro ML, Menzies D (2003) Factors associated with 

humoral response to ESAT‐6, 38 kDa and 14 kDa in patients with a spectrum of 

tuberculosis. Int J Tuberc Lung Dis 7: 478‐484. 

255. Da Costa CT, Khanolkar‐Young S, Elliott AM, Wasunna KM, McAdam KP (1993) 

Immunoglobulin G subclass responses to mycobacterial lipoarabinomannan in 

 

202 

HIV‐infected and non‐infected patients with tuberculosis. Clin Exp Immunol 91: 

25‐29. 

256. David HL, Papa F, Cruaud P, Berlie HC, Maroja MF, et al. (1992) Relationships 

between titers of antibodies immunoreacting against glycolipid antigens from 

Mycobacterium leprae and M. tuberculosis, the Mitsuda and Mantoux reactions, 

and bacteriological loads: implications in the pathogenesis, epidemiology and 

serodiagnosis of leprosy and tuberculosis. Int J Lepr Other Mycobact Dis 60: 208‐

224. 

257. Demkow U, Ziolkowski J, Bialas‐Chromiec B, Filewska M, Zielonka T, et al. (2006) 

Humoral immune response against mycobacterial antigens in children with 

tuberculosis. J Physiol Pharmacol 57 Suppl 4: 63‐73. 

258. Daniel TM, Debanne SM, van der Kuyp F (1985) Enzyme‐linked immunosorbent 

assay using Mycobacterium tuberculosis antigen 5 and PPD for the serodiagnosis 

of tuberculosis. Chest 88: 388‐392. 

259. Barkoff AM, Grondahl‐Yli‐Hannuksela K, Vuononvirta J, Mertsola J, Kallonen T, et 

al. (2012) Differences in avidity of IgG antibodies to pertussis toxin after acellular 

pertussis booster vaccination and natural infection. Vaccine 30: 6897‐6902. 

260. Romero‐Steiner S, Musher DM, Cetron MS, Pais LB, Groover JE, et al. (1999) 

Reduction in functional antibody activity against Streptococcus pneumoniae in 

vaccinated elderly individuals highly correlates with decreased IgG antibody 

avidity. Clin Infect Dis 29: 281‐288. 

261. Naylor K, Li G, Vallejo AN, Lee WW, Koetz K, et al. (2005) The influence of age on T 

cell generation and TCR diversity. J Immunol 174: 7446‐7452. 

262. Hobbs MV, Ernst DN, Torbett BE, Glasebrook AL, Rehse MA, et al. (1991) Cell 

proliferation and cytokine production by CD4+ cells from old mice. J Cell 

Biochem 46: 312‐320. 

263. Connors M, Kovacs JA, Krevat S, Gea‐Banacloche JC, Sneller MC, et al. (1997) HIV 

infection induces changes in CD4+ T‐cell phenotype and depletions within the 

CD4+ T‐cell repertoire that are not immediately restored by antiviral or immune‐

based therapies. Nat Med 3: 533‐540. 

264. Flynn JL, Goldstein MM, Triebold KJ, Koller B, Bloom BR (1992) Major 

histocompatibility complex class I‐restricted T cells are required for resistance to 

Mycobacterium tuberculosis infection. Proc Natl Acad Sci U S A 89: 12013‐12017. 

 

203 

265. Leveton C, Barnass S, Champion B, Lucas S, De Souza B, et al. (1989) T‐cell‐

mediated protection of mice against virulent Mycobacterium tuberculosis. Infect 

Immun 57: 390‐395. 

266. Shen Y, Zhou D, Chalifoux L, Shen L, Simon M, et al. (2002) Induction of an AIDS 

virus‐related tuberculosis‐like disease in macaques: a model of simian 

immunodeficiency virus‐ mycobacterium coinfection. Infect Immun 70: 869‐877. 

267. Rush JS, Hodgkin PD (2001) B cells activated via CD40 and IL‐4 undergo a division 

burst but require continued stimulation to maintain division, survival and 

differentiation. Eur J Immunol 31: 1150‐1159. 

268. Surcel HM, Troye‐Blomberg M, Paulie S, Andersson G, Moreno C, et al. (1994) 

Th1/Th2 profiles in tuberculosis, based on the proliferation and cytokine 

response of blood lymphocytes to mycobacterial antigens. Immunology 81: 171‐

176. 

269. Hernandez‐Pando R, Orozcoe H, Sampieri A, Pavon L, Velasquillo C, et al. (1996) 

Correlation between the kinetics of Th1, Th2 cells and pathology in a murine 

model of experimental pulmonary tuberculosis. Immunology 89: 26‐33. 

270. Pearce EJ, C MK, Sun J, J JT, McKee AS, et al. (2004) Th2 response polarization 

during infection with the helminth parasite Schistosoma mansoni. Immunol Rev 

201: 117‐126. 

271. Kruh NA, Troudt J, Izzo A, Prenni J, Dobos KM (2010) Portrait of a pathogen: the 

Mycobacterium tuberculosis proteome in vivo. PLoS One 5: e13938. 

272. Berry JD, Gaudet RG (2011) Antibodies in infectious diseases: Polyclonals, 

monoclonals and niche biotechnology. N Biotechnol. 

273. Madhi SA, Nachman S, Violari A, Kim S, Cotton MF, et al. (2011) Primary isoniazid 

prophylaxis against tuberculosis in HIV‐exposed children. N Engl J Med 365: 21‐

31. 

274. Hanekom WA (2005) The immune response to BCG vaccination of newborns. Ann 

N Y Acad Sci 1062: 69‐78. 

275. Fletcher HA (2007) Correlates of immune protection from tuberculosis. Curr Mol 

Med 7: 319‐325. 

 

204 

276. Plotkin SA (2008) Vaccines: correlates of vaccine‐induced immunity. Clin Infect Dis 

47: 401‐409. 

277. Severi MA, Ferragut G, Nieto A (1997) Antibody response of Echinococcus 

granulosus infected mice: protoscolex specific response during infection is 

associated with decreasing specific IgG1/IgG3 ratio as well as decreasing avidity. 

Parasite Immunol 19: 545‐552. 

278. Thomas HI, Aird HC (1999) Maintenance of high‐avidity rubella‐specific IgG 

antibody and titres in recent HIV seroconvertors and in patients progressing to 

the AIDS‐related complex and AIDS. J Med Virol 58: 273‐279. 

279. Kroon FP, van Dissel JT, de Jong JC, van Furth R (1994) Antibody response to 

influenza, tetanus and pneumococcal vaccines in HIV‐seropositive individuals in 

relation to the number of CD4+ lymphocytes. AIDS 8: 469‐476. 

280. Netski DM, Mosbruger T, Astemborski J, Mehta SH, Thomas DL, et al. (2007) CD4+ 

T cell‐dependent reduction in hepatitis C virus‐specific humoral immune 

responses after HIV infection. J Infect Dis 195: 857‐863. 

281. Costello AM, Kumar A, Narayan V, Akbar MS, Ahmed S, et al. (1992) Does 

antibody to mycobacterial antigens, including lipoarabinomannan, limit 

dissemination in childhood tuberculosis? Trans R Soc Trop Med Hyg 86: 686‐692. 

282. Choucroun N (1949) Precipitin test for carbohydrate antibodies in human 

tuberculosis. Am Rev Tuberc 59: 710‐712. 

283. Yu JS, Liao HX, Gerdon AE, Huffman B, Scearce RM, et al. (2006) Detection of Ebola 

virus envelope using monoclonal and polyclonal antibodies in ELISA, surface 

plasmon resonance and a quartz crystal microbalance immunosensor. J Virol 

Methods 137: 219‐228. 

284. Yu JS, Ma BJ, Scearce RM, Liao HX, Haynes BF (2010) Anti‐Ebola MAb 17A3 reacts 

with bovine and human alpha‐2‐macroglobulin proteins. J Virol Methods 168: 

248‐250. 

285. Nicely NI, Dennison SM, Spicer L, Scearce RM, Kelsoe G, et al. (2010) Crystal 

structure of a non‐neutralizing antibody to the HIV‐1 gp41 membrane‐proximal 

external region. Nat Struct Mol Biol 17: 1492‐1494. 

 

205 

286. Chatterjee D, Lowell K, Rivoire B, McNeil MR, Brennan PJ (1992) 

Lipoarabinomannan of Mycobacterium tuberculosis. Capping with mannosyl 

residues in some strains. J Biol Chem 267: 6234‐6239. 

287. Khanolkar‐Young S, Kolk AH, Andersen AB, Bennedsen J, Brennan PJ, et al. (1992) 

Results of the third immunology of leprosy/immunology of tuberculosis 

antimycobacterial monoclonal antibody workshop. Infect Immun 60: 3925‐3927. 

288. (1986) Results of a World Health Organization‐sponsored workshop to characterize 

antigens recognized by mycobacterium‐specific monoclonal antibodies. Infect 

Immun 51: 718‐720. 

289. Jhingran A, Mar KB, Kumasaka DK, Knoblaugh SE, Ngo LY, et al. (2012) Tracing 

conidial fate and measuring host cell antifungal activity using a reporter of 

microbial viability in the lung. Cell Rep 2: 1762‐1773. 

290. Garton NJ, Waddell SJ, Sherratt AL, Lee SM, Smith RJ, et al. (2008) Cytological and 

transcript analyses reveal fat and lazy persister‐like bacilli in tuberculous 

sputum. PLoS Med 5: e75. 

291. Williams A, Davies A, Marsh PD, Chambers MA, Hewinson RG (2000) Comparison 

of the protective efficacy of bacille calmette‐Guerin vaccination against aerosol 

challenge with Mycobacterium tuberculosis and Mycobacterium bovis. Clin 

Infect Dis 30 Suppl 3: S299‐301. 

292. Takala AK, Eskola J, Leinonen M, Kayhty H, Nissinen A, et al. (1991) Reduction of 

oropharyngeal carriage of Haemophilus influenzae type b (Hib) in children 

immunized with an Hib conjugate vaccine. J Infect Dis 164: 982‐986. 

293. Klein JS, Bjorkman PJ (2010) Few and far between: how HIV may be evading 

antibody avidity. PLoS Pathog 6: e1000908. 

294. Puschnik A, Lau L, Cromwell EA, Balmaseda A, Zompi S, et al. (2013) Correlation 

between dengue‐specific neutralizing antibodies and serum avidity in primary 

and secondary dengue virus 3 natural infections in humans. PLoS Negl Trop Dis 

7: e2274. 

295. Icenogle J, Shiwen H, Duke G, Gilbert S, Rueckert R, et al. (1983) Neutralization of 

poliovirus by a monoclonal antibody: kinetics and stoichiometry. Virology 127: 

412‐425. 

 

206 

296. Schlesinger Y, Granoff DM (1992) Avidity and bactericidal activity of antibody 

elicited by different Haemophilus influenzae type b conjugate vaccines. The 

Vaccine Study Group. JAMA 267: 1489‐1494. 

297. Vermont CL, van Dijken HH, van Limpt CJ, de Groot R, van Alphen L, et al. (2002) 

Antibody avidity and immunoglobulin G isotype distribution following 

immunization with a monovalent meningococcal B outer membrane vesicle 

vaccine. Infect Immun 70: 584‐590. 

298. Brennan PJ (2003) Structure, function, and biogenesis of the cell wall of 

Mycobacterium tuberculosis. Tuberculosis (Edinb) 83: 91‐97. 

299. Weltzin R, Monath TP (1999) Intranasal antibody prophylaxis for protection against 

viral disease. Clin Microbiol Rev 12: 383‐393. 

300. Shi L, Jung YJ, Tyagi S, Gennaro ML, North RJ (2003) Expression of Th1‐mediated 

immunity in mouse lungs induces a Mycobacterium tuberculosis transcription 

pattern characteristic of nonreplicating persistence. Proc Natl Acad Sci U S A 100: 

241‐246. 

301. Sani M, Houben EN, Geurtsen J, Pierson J, de Punder K, et al. (2010) Direct 

visualization by cryo‐EM of the mycobacterial capsular layer: a labile structure 

containing ESX‐1‐secreted proteins. PLoS Pathog 6: e1000794. 

302. Daffe M, Etienne G (1999) The capsule of Mycobacterium tuberculosis and its 

implications for pathogenicity. Tuber Lung Dis 79: 153‐169. 

303. Beatty WL, Ullrich HJ, Russell DG (2001) Mycobacterial surface moieties are 

released from infected macrophages by a constitutive exocytic event. Eur J Cell 

Biol 80: 31‐40. 

304. Casadevall A (1998) Antibody‐mediated protection against intracellular pathogens. 

Trends Microbiol 6: 102‐107. 

305. Bonsignori M, Hwang KK, Chen X, Tsao CY, Morris L, et al. (2011) Analysis of a 

clonal lineage of HIV‐1 envelope V2/V3 conformational epitope‐specific broadly 

neutralizing antibodies and their inferred unmutated common ancestors. J Virol 

85: 9998‐10009. 

306. Mawuenyega KG, Forst CV, Dobos KM, Belisle JT, Chen J, et al. (2005) 

Mycobacterium tuberculosis functional network analysis by global subcellular 

protein profiling. Mol Biol Cell 16: 396‐404. 

 

207 

307. Rosenkrands I, Weldingh K, Jacobsen S, Hansen CV, Florio W, et al. (2000) Mapping 

and identification of Mycobacterium tuberculosis proteins by two‐dimensional 

gel electrophoresis, microsequencing and immunodetection. Electrophoresis 21: 

935‐948. 

308. Dmitriev BA, Ehlers S, Rietschel ET, Brennan PJ (2000) Molecular mechanics of the 

mycobacterial cell wall: from horizontal layers to vertical scaffolds. Int J Med 

Microbiol 290: 251‐258. 

309. Holscher C, Atkinson RA, Arendse B, Brown N, Myburgh E, et al. (2001) A 

protective and agonistic function of IL‐12p40 in mycobacterial infection. J 

Immunol 167: 6957‐6966. 

310. Martin CJ, Booty MG, Rosebrock TR, Nunes‐Alves C, Desjardins DM, et al. (2012) 

Efferocytosis is an innate antibacterial mechanism. Cell Host Microbe 12: 289‐300. 

311. Sweeney KA, Dao DN, Goldberg MF, Hsu T, Venkataswamy MM, et al. (2011) A 

recombinant Mycobacterium smegmatis induces potent bactericidal immunity 

against Mycobacterium tuberculosis. Nat Med 17: 1261‐1268. 

312. Saini D, Hopkins GW, Chen CJ, Seay SA, Click EM, et al. (2011) Sampling port for 

real‐time analysis of bioaerosol in whole body exposure system for animal 

aerosol model development. J Pharmacol Toxicol Methods 63: 143‐149. 

313. Guyton AC (1947) Measurement of the respiratory volumes of laboratory animals. 

Am J Physiol 150: 70‐77. 

314. Wolf AJ, Desvignes L, Linas B, Banaiee N, Tamura T, et al. (2008) Initiation of the 

adaptive immune response to Mycobacterium tuberculosis depends on antigen 

production in the local lymph node, not the lungs. J Exp Med 205: 105‐115. 

315. Kipnis A, Irwin S, Izzo AA, Basaraba RJ, Orme IM (2005) Memory T lymphocytes 

generated by Mycobacterium bovis BCG vaccination reside within a CD4 CD44lo 

CD62 ligand(hi) population. Infect Immun 73: 7759‐7764. 

316. Roche AM, Richard AL, Rahkola JT, Janoff EN, Weiser JN (2015) Antibody blocks 

acquisition of bacterial colonization through agglutination. Mucosal Immunol 8: 

176‐185. 

317. Benson JM, Holmes AM, Barr EB, Nikula KJ, March TH (2000) Particle clearance 

and histopathology in lungs of C3H/HeJ mice administered beryllium/copper 

alloy by intratracheal instillation. Inhal Toxicol 12: 733‐749. 

 

208 

318. Asgharian B, Hofmann W, Miller F (2001) Mucociliary clearance of insoluble 

particles from the. Journal of Aerosol Science 32: 817‐832. 

319. Oberdorster G, Oldiges H, Zimmermann B (1980) Lung deposition and clearance of 

cadmium in rats exposed by inhalation or by intratracheal instillation. Zentralbl 

Bakteriol B 170: 35‐43. 

320. Pashov A, Bellon B, Kaveri SV, Kazatchkine MD (1997) A shift in encephalitogenic T 

cell cytokine pattern is associated with suppression of EAE by intravenous 

immunoglobulins (IVIg). Mult Scler 3: 153‐156. 

321. Basta M (1996) Modulation of complement‐mediated immune damage by 

intravenous immune globulin. Clin Exp Immunol 104 Suppl 1: 21‐25. 

322. Driscoll KE, Costa DL, Hatch G, Henderson R, Oberdorster G, et al. (2000) 

Intratracheal instillation as an exposure technique for the evaluation of 

respiratory tract toxicity: uses and limitations. Toxicol Sci 55: 24‐35. 

323. Dorries AM, Valberg PA (1992) Heterogeneity of phagocytosis for inhaled versus 

instilled material. Am Rev Respir Dis 146: 831‐837. 

324. Pritchard JN, Holmes A, Evans JC, Evans N, Evans RJ, et al. (1985) The distribution 

of dust in the rat lung following administration by inhalation and by single 

intratracheal instillation. Environ Res 36: 268‐297. 

325. Nurkka A, MacLennan J, Jantti V, Obaro S, Greenwood B, et al. (2000) Salivary 

antibody response to vaccination with meningococcal A/C polysaccharide 

vaccine in previously vaccinated and unvaccinated Gambian children. Vaccine 

19: 547‐556. 

326. Moyron‐Quiroz JE, Rangel‐Moreno J, Kusser K, Hartson L, Sprague F, et al. (2004) 

Role of inducible bronchus associated lymphoid tissue (iBALT) in respiratory 

immunity. Nat Med 10: 927‐934. 

327. Rangel‐Moreno J, Hartson L, Navarro C, Gaxiola M, Selman M, et al. (2006) 

Inducible bronchus‐associated lymphoid tissue (iBALT) in patients with 

pulmonary complications of rheumatoid arthritis. J Clin Invest 116: 3183‐3194. 

328. Jones PD, Ada GL (1986) Influenza virus‐specific antibody‐secreting cells in the 

murine lung during primary influenza virus infection. J Virol 60: 614‐619. 

 

209 

Biography

Casey Crowell Perley was born in Buffalo, NY on April 30, 1986. She lived in the 

small town of Boston, NY, twenty‐five miles south of Buffalo until the age of eighteen. 

She matriculated from the Buffalo Seminary, an all girl’s high school, in 2000, graduating 

cum laude. In 2008, Casey graduated from Yale University with a B.S in Molecular 

Biophysics and Biochemistry. While at Yale, she spent two years as an undergraduate 

researcher in the Lombroso Lab, receiving the Dean’s Office Fellowship to support her 

research in the summer 2007.  Her work, on the localization and function of Major Vault 

Protein in the rodent brain, resulted in a second author paper; Major Vault Protein is 

Expressed along the Nucleus‐Neurite Axis and Associates with mRNAs in Cortical 

Neurons, published in Cerebral Cortex in 2008. Her fluorescent microscopy image of a 

cortical neuron was selected for the journal cover.  

After graduation Casey spent a year as a research technician in the Lindquist Lab 

at the Whitehead Institute of MIT. Her work on understanding the role of heat‐shock 

proteins in cancer, led to co‐authorship on two papers. Using the Heat‐Shock Response 

to Discover Anticancer Compounds that Target Protein Homeostasis, was published in 

ACS Chemical Biology in 2012, and Tight coordination of protein translation and heat 

shock factor 1 activation supports the anabolic malignant state, was published in 

Science in 2013.  

 

210 

In 2009 Casey moved to Durham, NC, and entered the PhD program in 

Molecular Genetics and Microbiology at Duke University. She received both Duke 

University’s Chancellor’s Fellowship, and the National Science Foundation Graduate 

Research Fellowship to support her graduate work. She was also named a Duke Scholar 

in Infectious Disease in 2012.  

In 2010 Casey joined the Frothingham Lab where she has studied the role M. 

tuberculosis surface‐binding antibodies play in altering early infection events. These 

studies have led to three published papers. Ultra‐low dose of aerosolized Mycobacterium 

tuberculosis creates partial infection in mice, was published in Tuberculosis in 2012. 

Human antibody response to the surface of Mycobacterium tuberculosis, a first‐author 

paper, was published in PLoS One in 2014, and Rhesus immune responses to SIV 

Gag expressed by recombinant BCG vectors are independent from pre‐existing 

mycobacterial immunity, a second‐author paper, is current in press at Vaccine. She 

has three more first/co‐first author papers that are in preparation.   

Outside of lab, Casey is an avid harpist and regularly performs with symphony 

orchestras in the Raleigh‐Durham area.