Evaluation of mucosal adjuvants and immunization routes for the induction of systemic and mucosal humoral immune responses in macaques
Notice bibliographique
Résumé
Delivering vaccine antigens to mucosal surfaces is potentially very attractive, especially as protection from mucosal infections may be mediated by local immune responses. However, to date mucosal immunization has had limited successes, with issues of both safety and poor immunogenicity. One approach to improve immunogenicity is to develop adjuvants that are effective and safe at mucosal surfaces. Differences in immune responses between mice and men have overstated the value of some experimental adjuvants which have subsequently performed poorly in the clinic. Due to their closer similarity, non-human primates can provide a more accurate picture of adjuvant performance. In this study we immunised rhesus macaques (Macaca mulatta) using a unique matrix experimental design that maximised the number of adjuvants screened while reducing the animal usage. Macaques were immunised by the intranasal, sublingual and intrarectal routes with the model protein antigens keyhole limpet haemocyanin (KLH), β-galactosidase (β-Gal) and ovalbumin (OVA) in combination with the experimental adjuvants Poly(I:C), Pam3CSK4, chitosan, Thymic Stromal Lymphopoietin (TSLP), MPLA and R848 (Resiquimod). Of the routes used, only intranasal immunization with KLH and R848 induced a detectable antibody response. When compared to intramuscular immunization, intranasal administration gave slightly lower levels of antigen specific antibody in the plasma, but enhanced local responses. Following intranasal delivery of R848, we observed a mildly inflammatory response, but no difference to the control. From this we conclude that R848 is able to boost antibody responses to mucosally delivered antigen, without causing excess local inflammation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».