The Importance of Adjuvant Formulation in the Development of a Tuberculosis Vaccine
Notice bibliographique
Résumé
An effective protein-based vaccine for tuberculosis will require a safe and effective adjuvant. There are few adjuvants in approved human vaccines, including alum and the oil-in-water-based emulsions MF59 (Novartis Vaccines and Diagnostics), AS03 and AS04 (GlaxoSmithKline Biologics), AF03 (Sanofi), and liposomes (Crucell). When used with pure, defined proteins, both alum and emulsion adjuvants are effective at inducing primarily humoral responses. One of the newest adjuvants in approved products is AS04, which combines monophosphoryl lipid A, a TLR-4 agonist, with alum. In this study, we compared two adjuvants: a stable oil-in-water emulsion (SE) and a stable oil-in-water emulsion incorporating glucopyranosyl lipid adjuvant, a synthetic TLR-4 agonist (GLA-SE), each together with a recombinant protein, ID93. Both the emulsion SE and GLA-SE adjuvants induce potent cellular responses in combination with ID93 in mice. ID93/SE induced Th2-biased immune responses, whereas ID93/GLA-SE induced multifunctional CD4(+) Th1 cell responses (IFN-γ, TNF-α, and IL-2). The ID93/GLA-SE vaccine candidate induced significant protection in mice and guinea pigs, whereas no protection was observed with ID93/SE, as assessed by reductions in bacterial burden, survival, and pathology. These results highlight the importance of properly formulating subunit vaccines with effective adjuvants for use against tuberculosis.
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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 | 0,004 | 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 ».