NEXT GENERATION DNA VACCINES FOR HIV-1
Notice bibliographique
Résumé
We studied the effects of first generation HIV-1 plasmid vaccines in 167 individuals. The vaccines were very well tolerated and induced helper T cell responses in most vaccine recipients. However, the CTL responses were below a 20% response rate. Improvement in vaccine potency is an important goal of this technology and a central focus of our laboratory. To improve on these response rates, we used RNA optimized constructs pGag and pEnv). These vaccines express 20-100 fold better than first generation vectors. However, our studies support that additional enhancements are needed to further boost the immune response. We report that we can significantly enhance the induced CD8 effector cell response by including engineered B7 costimulatory molecules. We observed that B7.2 was more effective at driving cellular immune responses than B7.1 as a plasmid vaccine. We developed gene swaps and deletions between these two molecules. This manipulation resulted in a dramatically enhanced cellular immune response as measured by CTL, or ICC or Elispot. We have also explored the use of cytokines as plasmid vaccine adjuvants. We observed that IL-12 and IL-15 were effective as plasmid vaccine adjuvants. Interestingly, IL-15 appeared to allow T cell expansion in the absence of significant T cell help. Improvement of the immune response induced by plasmid vaccines can be engineered in multiple ways. Our studies show that both costimulation as well as cytokine signals can be harnessed for more potent vaccine development. These results have important implications for the design of vaccines for prophylaxis and therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».