Induction of Broad Cytotoxic T Cells by Protective DNA Vaccination Against Marburg and Ebola
Notice bibliographique
Résumé
Marburg and Ebola hemorrhagic fevers have been described as the most virulent viral diseases known to man due to associative lethality rates of up to 90%. Death can occur within days to weeks of exposure and there is currently no licensed vaccine or therapeutic. Recent evidence suggests an important role for antiviral T cells in conferring protection, but little detailed analysis of this response as driven by a protective vaccine has been reported. We developed a synthetic polyvalent-filovirus DNA vaccine against Marburg marburgvirus (MARV), Zaire ebolavirus (ZEBOV), and Sudan ebolavirus (SUDV). Preclinical efficacy studies were performed in guinea pigs and mice using rodent-adapted viruses, whereas murine T-cell responses were extensively analyzed using a novel modified assay described herein. Vaccination was highly potent, elicited robust neutralizing antibodies, and completely protected against MARV and ZEBOV challenge. Comprehensive T-cell analysis revealed cytotoxic T lymphocytes (CTLs) of great magnitude, epitopic breadth, and Th1-type marker expression. This model provides an important preclinical tool for studying protective immune correlates that could be applied to existing platforms. Data herein support further evaluation of this enhanced gene-based approach in nonhuman primate studies for in depth analyses of T-cell epitopes in understanding protective efficacy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».