Strategies for loading dendritic cells with hepatitis C NS5a antigen and inducing protective immunity
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cell (DC)-based vaccination strategies are promising for the treatment of cancers and infectious diseases including hepatitis C virus (HCV). As the induction of T cell-mediated immune responses by DC vaccination is highly dependent on efficient antigen loading of the DCs, the purpose of this study was to identify an optimal nonviral DC loading strategy for HCV NS5a. Furthermore, the efficacy of immunization with the NS5a-loaded DCs in comparison to plasmid encoding NS5a and NS5a protein was evaluated. Transfection of DCs with mRNA was most efficient with close to 100% of DCs expressing NS5a, whereas approximately 10% of protein-pulsed DCs and <1% of plasmid-transfected DCs expressed NS5a, suggesting remarkably different loading efficiencies. Vaccination of mice with NS5a mRNA-transfected DCs or NS5a protein-pulsed DCs resulted in significantly stronger CD4(+) and CD8(+) T-cell responses and protection from challenge with vaccinia virus expressing NS3/NS4/NS5, in comparison to vaccination with NS5a DNA-transfected DCs, plasmid encoding NS5 or rNS5a protein formulated with alum. Furthermore, vaccination with NS5a mRNA-transfected DCs was superior to vaccination with rNS5a-pulsed DCs. These data have important clinical implications, with mRNA-transfected DCs providing a safe and effective vaccination strategy against hepatitis C and possibly other pathogens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».