Nasal and pulmonary vaccine delivery using particulate carriers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Many human pathogens cause respiratory illness by colonizing and invading the respiratory mucosal surfaces. Preventing infection at local sites via mucosally active vaccines is a promising and rational approach for vaccine development. However, stimulating mucosal immunity is often challenging. Particulate adjuvants that can specifically target mucosal immune cells offer a promising opportunity to stimulate local immunity at the nasal and/or pulmonary mucosal surfaces. AREAS COVERED: This review analyzes the common causes of respiratory infections, the challenges in the induction of mucosal and systemic responses and current pulmonary and nasal mucosal vaccination strategies. The ability of various particulate adjuvant formulations, including lipid-based particles, polymers and other particulate systems, to be effectively utilized for mucosal vaccine delivery is discussed. EXPERT OPINION: Induction of antibody and cell-mediated mucosal immunity that can effectively combat respiratory pathogens remains a challenge. Particulate delivery systems can be developed to target mucosal immune cells and effectively present antigen to evoke a rapid and long-term local immunity in the respiratory mucosa. In particular, particulate delivery systems offer the versatility of being formulated with multiple adjuvants and antigenic cargo, and can be tailored to effectively prime immune responses across the mucosal barrier. The opportunity for rational design of novel subunit particulate vaccines is emerging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».