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Enregistrement W2031660367 · doi:10.1080/08982100600880432

The ‘Co-Delivery’ Approach to Liposomal Vaccines: Application to the Development of influenza-A and hepatitis-B Vaccine Candidates

2006· article· en· W2031660367 sur OpenAlexaff
Peter Laing, Andrew Bacon, Brenda McCormack, Gregory Gregoriadis, Benoı̂t Frisch, Francis Schuber

Notice bibliographique

RevueJournal of Liposome Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiposomeVirologyMedicineInfluenza vaccineVaccinationMaterials scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA vaccination with mammalian-expressible plasmid DNA encoding protein antigens is known to be an effective means to elicit cell-mediated immunity, sometimes in the absence of a significant antibody response. This may be contrasted with protein vaccination, which gives rise to antibody responses with little evidence of cell-mediated immunity. This has led to considerable interest in DNA vaccination as a means to elicit cell-mediated immune responses against conserved viral antigens or intracellular cancer antigens, for the purpose of therapeutic vaccination. However, almost all current vaccines are used prophylactically and work by producing antibodies rather than cell mediated immune responses. In the present study we have therefore explored the combination of DNA and protein forms of an antigen using two exemplary prophylactic vaccine antigens, namely inactivated influenza virion and hepatitis-B surface antigen. We studied the effects of various combinations of DNA and protein on the antibody response. Co-administration of soluble forms of DNA and protein representations of the same antigen gave rise to the same level of antibody response as if protein were administered alone. In contrast, we found that when these antigens are entrapped in the same liposomal compartment, that there was a strong synergistic effect on the immune response, which was much greater than when either antigen was administered alone, or in various other modes of combination (e.g. co-administration as free entities, also pooled liposomal formulations where the two materials were contained in separate liposomal vehicles in the same suspension). The synergistic effect of liposomally co-entrapped DNA and protein exceeded, markedly, the well known adjuvant effects of plasmid DNA and liposomes. We have termed this new approach to vaccination 'co-delivery' and suggest that it may derive from the simultaneous presentation of antigen via MHC class-I (DNA) and MHC class-II (protein) pathways to CD8+ and CD4+ cells at the same antigen presenting cell--a mode of presentation that would commonly occur with live viral pathogens. We conclude that co-delivery is a very effective means to generate protective antibody responses against viral pathogens.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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