The production of hemagglutinin‐based virus‐like particles in plants: a rapid, efficient and safe response to pandemic influenza
Notice bibliographique
Résumé
During the last decade, the spectre of an influenza pandemic of avian origin has led to a revision of national and global pandemic preparedness plans and has stressed the need for more efficient influenza vaccines and manufacturing practices. The 2009 A/H1N1 (swine flu) outbreak has further emphasized the necessity to develop new solutions for pandemic influenza vaccines. Influenza virus-like particles (VLPs)-non-infectious particles resembling the influenza virus-represent a promising alternative to inactivated and split-influenza virions as antigens, and they have shown uniqueness by inducing a potent immune response through both humoral and cellular components of the immune system. Our group has developed a plant-based transient influenza VLP manufacturing platform capable of producing influenza VLPs with unprecedented speed. Influenza VLP expression and purification technologies were brought to large-scale production of GMP-grade material, and pre-clinical studies have demonstrated that low doses of purified, plant-produced influenza VLPs induce a strong and broad immune response in mice and ferrets. This review positions the recent developments towards the successful production of influenza VLPs in plants, including the production of VLPs from other human viruses and other forms of influenza antigens. The platform developed for large-scale production of VLPs is also presented along with an assessment of the speed of the platform to produce the first experimental vaccine lots from the identification of a new influenza strain.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».