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Enregistrement W1970524486 · doi:10.2174/0929867033457340

Synthetic Vaccines: The Role of Adjuvants in Immune Targeting

2003· review· en· W1970524486 sur OpenAlexaff
Zi‐Hua Jiang, R. Rao Koganty

Notice bibliographique

RevueCurrent Medicinal Chemistry · 2003
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemAcquired immune systemInnate immune systemAdjuvantImmunityBiologyPattern recognition receptorPathogen-associated molecular patternImmunologyEpitopeAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A clear understanding of the mechanism of function of immune stimulatory adjuvants, which commonly accompany vaccines, is beginning to emerge. Recent investigations have demonstrated that Toll-like receptors (TLRs) are the critical link between the innate and the adaptive immunity. This link, which is normally activated as a result of collaboration between adjuvants and TLRs in triggering adaptive immunity, has been a subject of several recent investigations. With the advent of well-defined synthetic small molecules, which are designed to either mimic the adjuvants or, as in many cases, to structurally represent pathogen associated molecular patterns, it is now possible to design reproducible experiments and to draw credible conclusions. An adjuvant alerts the host immune system through a mechanism similar to that of an infection by a pathogen, which involves interaction with a TLR followed by a lsqou;danger signal' to the immune system. Secretion of cytokines and regulation of the expression of co-stimulatory molecules induced by innate response shape the magnitude and quality of adaptive response. Synthetic vaccines containing specific epitopes to which immune responses are desired, are expected to be far superior in target specificity while the benefits may be long-lasting. The immune responses by therapeutic vaccines are generally adaptive in nature and such responses often require the participation of the components of innate immunity, most importantly the TLRs and their pathogen-associated binding compliments. Structurally well-defined synthetic molecules derived from lipid A, muramyl di-peptide (MDP), and CpG motifs from bacterial DNA offer a wide range of immune stimulants for the development of fully synthetic vaccines. Lipo-peptide and self-adjuvanted antigens, in combination with additional immune stimulatory adjuvants in liposome delivery system, may be important in vaccine design. Combinations of synthetic mimics of microbial products are known to display synergistic effects in stimulating the immune system. Either alone or in combination with chemotherapy, innate immune therapy using TLR ligands to stimulate the immune system may offer an alternate therapeutic approach against rapidly mutating viral infections-(HIV/AIDS), and cancers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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