Synthetic Human Monoclonal Antibodies toward Staphylococcal Enterotoxin B (SEB) Protective against Toxic Shock Syndrome
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
Staphylococcal enterotoxin B (SEB) is a potent toxin that can cause toxic shock syndrome and act as a lethal and incapacitating agent when used as a bioweapon. There are currently no vaccines or immunotherapeutics available against this toxin. Using phage display technology, human antigen-binding fragments (Fabs) were selected against SEB, and proteins were produced in Escherichia coli cells and characterized for their binding affinity and their toxin neutralizing activity in vitro and in vivo. Highly protective Fabs were converted into full-length IgGs and produced in mammalian cells. Additionally, the production of anti-SEB antibodies was explored in the Nicotiana benthamiana plant expression system. Affinity maturation was performed to produce optimized lead anti-SEB antibody candidates with subnanomolar affinities. IgGs produced in N. benthamiana showed characteristics comparable with those of counterparts produced in mammalian cells. IgGs were tested for their therapeutic efficacy in the mouse toxic shock model using different challenge doses of SEB and a treatment with 200 μg of IgGs 1 h after SEB challenge. The lead candidates displayed full protection from lethal challenge over a wide range of SEB challenge doses. Furthermore, mice that were treated with anti-SEB IgG had significantly lower IFNγ and IL-2 levels in serum compared with mock-treated mice. In summary, these anti-SEB monoclonal antibodies represent excellent therapeutic candidates for further preclinical and clinical development.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle