Evaluating the immunogenicity of an intranasal vaccine against nicotine in mice using the Adjuvant Finlay Proteoliposome (AFPL1)
Notice bibliographique
Résumé
Tobacco smoking is recognized as a global pandemic resulting in 6 million deaths per year. Despite a variety of anti-smoking products available to aid with tobacco cessation, the majority of people who attempt to quit smoking relapse within 6 months due to the addictive nature of nicotine. An immunotherapy approach could offer a promising treatment option by inducing a potent selective antibody response against nicotine in order to block its distribution to the brain and its addictive effects in the central nervous system. Our nicotine vaccine candidate was administered intranasally using the Neisseria meningitidis serogroup B Adjuvant Finlay Proteoliposome 1 (AFPL1) as a part of the delivery system. This system was designed to generate a robust immune response by stimulating IL-1β production through Toll-like receptor 4 (TLR4), a potent mechanism for mucosal immunity. The vaccine induced high antibody titers in mice sera in addition to inducing mucosal antibodies. The efficacy of our vaccine was demonstrated using in vivo challenge experiments with radioactive [(3)H]-nicotine, followed by an analysis of nicotine distribution in the lung, liver, blood and brain. Our results were encouraging as the nicotine concentration in the brain tissue of mice vaccinated with our candidate vaccine was four times lower than in non-vaccinated controls; suggesting that the anti-nicotine antibodies were able to block nicotine from crossing the blood brain barrier. In summary, we have developed a novel nicotine vaccine for the treatment of tobacco addiction by intranasal administration and also demonstrated that the AFPL1 can be used as a potential adjuvant for this vaccine design.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».