Novel platform technology for modular mucosal vaccine that protects against streptococcus
Notice bibliographique
Résumé
The upper respiratory tract (URT) is the major entry site for human pathogens and strategies to activate this network could lead to new vaccines capable of preventing infection with many pathogens. Group A streptococcus (GAS) infections, causing rheumatic fever, rheumatic heart disease, and invasive disease, are responsible for substantial morbidity and mortality. We describe an innovative vaccine strategy to induce mucosal antibodies of significant magnitude against peptide antigens of GAS using a novel biocompatible liposomal platform technology. The approach is to encapsulate free diphtheria toxoid (DT), a standard vaccine antigen, within liposomes as a source of helper T-cell stimulation while lipidated peptide targets for B-cells are separately displayed on the liposome surface. As DT is not physically conjugated to the peptide, it is possible to develop modular epitopic constructs that simultaneously activate IgA-producing B-cells of different and complementary specificity and function that together neutralize distinct virulence factors. An inflammatory cellular immune response is also induced. The immune response provides profound protection against streptococcal infection in the URT. The study describes a new vaccine platform for humoral and cellular immunity applicable to the development of vaccines against multiple mucosal pathogens.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».