Selection of a Novel Anti-Nicotine Vaccine: Influence of Antigen Design on Antibody Function in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Anti-nicotine vaccines may aid smoking cessation via the induction of anti-nicotine antibodies (Ab) which reduce nicotine entering the brain, and hence the associated reward. Ab function depends on both the quantity (titer) and the quality (affinity) of the Ab. Anti-nicotine vaccines tested previously in clinical studies had poor efficacy despite high Ab titer, and this may be due to inadequate function if Ab of low affinity were induced. In this study, we designed and synthesized a series of novel nicotine-like haptens which were all linked to diphtheria toxoid (DT) as carrier, but which differed in the site of attachment of linker to nicotine, the nature of linker used, and the handle used to attach the hapten to DT. The resulting hapten conjugates were evaluated in a mouse model, using CpG (a TLR9 agonist) and aluminum hydroxide (Al(OH)3) as adjuvants, whereby Ab titers, affinity and function were evaluated using a radiolabeled nicotine challenge model. A series of additional linkers varying in length, rigidity and polarity were used with a single hapten to generate additional DT-conjugates, which were also tested in mice. Conjugates made with different haptens resulted in various titers of anti-nicotine Ab. Several haptens gave similarly high Ab titers, but among these, Ab affinity and hence function varied considerably. Linker also influenced Ab titer, affinity and function. These results demonstrate that immune responses induced in mice by nicotine-conjugate antigens are greatly influenced by hapten design including site of attachment of linker to nicotine, the nature of linker used, and the handle used to attach the hapten to DT. While both Ab titer and affinity contributed to function, affinity was more sensitive to antigen differences.
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 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 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 ».