Enhanced Immunogenicity of a Tricomponent Mannan Tetanus Toxoid Conjugate Vaccine Targeted to Dendritic Cells via Dectin-1 by Incorporating β-Glucan
Notice bibliographique
Résumé
In a previous attempt to generate a protective vaccine against Candida albicans, a β-mannan tetanus toxoid conjugate showed poor immunogenicity in mice. To improve the specific activation toward the fungal pathogen, we aimed to target Dectin-1, a pattern-recognition receptor expressed on monocytes, macrophages, and dendritic cells. Laminarin, a β-glucan ligand of Dectin-1, was incorporated into the original β-mannan tetanus toxoid conjugate providing a tricomponent conjugate vaccine. A macrophage cell line expressing Dectin-1 was employed to show binding and activation of Dectin-1 signal transduction pathway by the β-glucan-containing vaccine. Ligand binding to Dectin-1 resulted in the following: 1) activation of Src family kinases and Syk revealed by their recruitment and phosphorylation in the vicinity of bound conjugate and 2) translocation of NF-κB to the nucleus. Treatment of immature bone marrow-derived dendritic cells (BMDCs) with tricomponent or control vaccine confirmed that the β-glucan-containing vaccine exerted its enhanced activity by virtue of dendritic cell targeting and uptake. Immature primary cells stimulated by the tricomponent vaccine, but not the β-mannan tetanus toxoid vaccine, showed activation of BMDCs. Moreover, treated BMDCs secreted increased levels of several cytokines, including TGF-β and IL-6, which are known activators of Th17 cells. Immunization of mice with the novel type of vaccine resulted in improved immune response manifested by high titers of Ab recognizing C. albicans β-mannan Ag. Vaccine containing laminarin also affected distribution of IgG subclasses, showing that vaccine targeting to Dectin-1 receptor can benefit from augmentation and immunomodulation of the immune response.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».