Exploring Binding and Effector Functions of Natural Human Antibodies Using Synthetic Immunomodulators
Notice bibliographique
Résumé
The ability to profile the prevalence and functional activity of endogenous antibodies is of vast clinical and diagnostic importance. Serum antibodies are an important class of biomarkers and are also crucial elements of immune responses elicited by natural disease-causing agents as well as vaccines. In particular, materials for manipulating and/or enhancing immune responses toward disease-causing cells or viruses have exhibited significant promise for therapeutic applications. Antibody-recruiting molecules (ARMs), bifunctional organic molecules that redirect endogenous antibodies to pathological targets, thereby increasing their recognition and clearance by the immune system, have proven particularly interesting. Notably, although ARMs capable of hijacking antibodies against oligosaccharides and electron-poor aromatics have proven efficacious, systematic comparisons of the prevalence and effectiveness of natural anti-hapten antibody populations have not appeared in the literature. Herein we report head-to-head comparisons of three chemically simple antigens, which are known ligands for endogenous antibodies. Thus, we have chemically synthesized bifunctional molecules containing 2,4-dinitrophenyl (DNP), phosphorylcholine (PC), and rhamnose. We have then used a combination of ELISA, flow cytometry, and cell-viability assays to compare these antigens in terms of their abilities both to recruit natural antibody from human serum and also to direct serum-dependent cytotoxicity against target cells. These studies have revealed rhamnose to be the most efficacious of the synthetic antigens examined. Furthermore, analysis of 122 individual serum samples has afforded comprehensive insights into population-wide prevalence and isotype distributions of distinct anti-hapten antibody populations. In addition to providing a general platform for comparing and studying anti-hapten antibodies, these studies serve as a useful starting point for the optimization of antibody-recruiting molecules and other synthetic strategies for modulating human immunity.
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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 ».