Chlamydia muridarum T Cell Antigens and Adjuvants That Induce Protective Immunity in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Major impediments to a Chlamydia vaccine lie in discovering T cell antigens and polarizing adjuvants that stimulate protective immunity. We previously reported the discovery of three T cell antigens (PmpG, PmpF, and RplF) via immunoproteomics that elicited protective immunity in the murine genital tract infection model against Chlamydia infection after adoptive transfer of antigen-pulsed dendritic cells. To expand the T cell antigen repertoire necessary for a Chlamydia vaccine, we evaluated 10 new Chlamydia T cell antigens discovered via immunoproteomics in addition to the 3 antigens reported earlier as a molecular subunit vaccine. We first tested five adjuvants, including three cationic liposome formulations (dimethyldioctadecylammonium bromide-monophosphoryl lipid A [DDA-MPL], DDA-trehalose 6,6'-dibehenate [DDA-TDB {CAF01}], and DDA-monomycolyl glycerol [DDA-MMG {CAF04}]), Montanide ISA720-CpG-ODN1826, and alum using the PmpG protein as a model T cell antigen in the mouse genital tract infection model. The results showed that the cationic liposomal adjuvants DDA-MPL and DDA-TDB elicited the best protective immune responses, characterized by multifunctional CD4(+) T cells coexpressing gamma interferon (IFN-γ) and tumor necrosis factor alpha (TNF-α), and reduced infection by more than 3 logs. Using DDA-MPL as an adjuvant, we found that 7 of 13 Chlamydia T cell antigens (PmpG, PmpE, PmpF, Aasf, RplF, TC0420, and TC0825) conferred protection better than or equal to that of the reference vaccine antigen, major outer membrane protein (MOMP). Pools of membrane/secreted proteins, cytoplasmic proteins, and hypothetical proteins were tested individually or in combination. Immunization with combinations protected as well as the best individual protein in that combination. The T cell antigens and adjuvants discovered in this study are of further interest in the development of a molecularly defined Chlamydia vaccine.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 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 ».