Nasal and pulmonary vaccine delivery using particulate carriers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle