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Enregistrement W2099959749 · doi:10.1128/jvi.03099-14

Broadly Neutralizing Anti-Influenza Virus Antibodies: Enhancement of Neutralizing Potency in Polyclonal Mixtures and IgA Backbones

2015· article· en· W2099959749 sur OpenAlexafffund
Wenqian He, Caitlin E. Mullarkey, J. Andrew Duty, Thomas M. Moran, Peter Palese, Matthew S. Miller

Notice bibliographique

RevueJournal of Virology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Public Health Service
Mots-clésPolyclonal antibodiesHemagglutinin (influenza)VirologyNeutralizationBiologyAntibodyContext (archaeology)VirusMonoclonal antibodyInfluenza A virusImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Current influenza virus vaccines rely upon the accurate prediction of circulating virus strains months in advance of the actual influenza season in order to allow time for vaccine manufacture. Unfortunately, mismatches occur frequently, and even when perfect matches are achieved, suboptimal vaccine efficacy leaves several high-risk populations vulnerable to infection. However, the recent discovery of broadly neutralizing antibodies that target the hemagglutinin (HA) stalk domain has renewed hope that the development of "universal" influenza virus vaccines may be within reach. Here, we examine the functions of influenza A virus hemagglutinin stalk-binding antibodies in an endogenous setting, i.e., as polyclonal preparations isolated from human sera. Relative to monoclonal antibodies that bind to the HA head domain, the neutralization potency of monoclonal stalk-binding antibodies was vastly inferior in vitro but was enhanced by several orders of magnitude in the polyclonal context. Furthermore, we demonstrated a surprising enhancement in IgA-mediated HA stalk neutralization relative to that achieved by antibodies of IgG isotypes. Mechanistically, this could be explained in two ways. Identical variable regions consistently neutralized virus more potently when in an IgA backbone compared to an IgG backbone. In addition, HA-specific memory B cells isolated from human peripheral blood were more likely to be stalk specific when secreting antibodies of IgA isotypes compared to those secreting IgG. Taken together, our data provide strong evidence that HA stalk-binding antibodies perform optimally when in a polyclonal context and that the targeted elicitation of HA stalk-specific IgA should be an important consideration during "universal" influenza virus vaccine design. IMPORTANCE: Influenza viruses remain one of the most worrisome global public health threats due to their capacity to cause pandemics. While seasonal vaccines fail to protect against the emergence of pandemic strains, a new class of broadly neutralizing antibodies has been recently discovered and may be the key to developing a "universal" influenza virus vaccine. While much has been learned about the biology of these antibodies, most studies have focused only on monoclonal antibodies of IgG subtypes. However, the study of monoclonal antibodies often fails to capture the complexity of antibody functions that occur during natural polyclonal responses. Here, we provide the first detailed analyses of the biological activity of these antibodies in polyclonal contexts, comparing both IgG and IgA isotypes isolated from human donors. The striking differences observed in the functional properties of broadly neutralizing antibodies in polyclonal contexts will be essential for guiding design of "universal" influenza virus vaccines and therapeutics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, 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

Citations83
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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