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Enregistrement W2614551191 · doi:10.71781/3434

Les cellules dendritiques porcines comme modèle in vitro pour évaluer la réponse immunitaire des candidats vaccinaux chez Streptococcus suis

2016· dissertation· fr· W2614551191 sur OpenAlexfundno aff
Léa Martelet

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueStreptococcal Infections and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStreptococcus suisChemistryBiologyMicrobiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Streptococcus suis est une bactérie encapsulée causant des pertes économiques majeures dans l’industrie porcine en provoquant la méningite et la septicémie chez le porc. C’est aussi un important agent zoonotique. Depuis de nombreuses années de recherche sur des vaccins, aucun n’est efficace et commercialement disponible. En effet, les bactérines (bactéries entières inactivées) autogènes sont les plus couramment utilisées sur le terrain, mais demeurent avec des résultats controversés. Pourtant, S. suis exprime de nombreux composants immunogéniques pouvant être potentiellement utilisés pour des vaccins sous-unitaires. Cependant, tester la capacité immunogénique de ces nombreux candidats vaccinaux ainsi qu’évaluer le meilleur adjuvant pour la formulation d’un vaccin contre S. suis est un processus long et onéreux qui requiert l’utilisation d’un nombre élevé d’animaux. En effet, les essais vaccinaux contre S. suis débutent par un premier dépistage chez la souris pour ensuite être testés chez le porc. Il est donc nécessaire de développer des stratégies permettant d’avancer et de faciliter la recherche. Dans cette optique, un système in vitro a été développé utilisant des cellules dendritiques (DC) différenciées à partir des cellules souches de la moelle osseuse de fémur de porc. Ce modèle permettra l’analyse des candidats vaccinaux et de leur potentiel immunogénique ainsi que l’évaluation préliminaire des adjuvants. Ce système in vitro pourrait réduire le nombre d’animaux utilisés pour les essais précliniques en délivrant des connaissances immunologiques fondamentales sur les formulations de vaccins testés, dont ceux retenus mériteront une étude approfondie chez l’animal. Pour développer ce modèle in vitro, l’utilisation de plusieurs cultures de DCs, dérivées des cellules souches de la moelle osseuse de 10 porcelets différents, ont été utilisées afin de tenir compte du polymorphisme génétique de chacun. Différents composants antigéniques de S. suis, dont leurs pouvoirs immunogéniques ont déjà été évalués lors des essais vaccinaux, ont été choisis. Parmi eux, une protéine de surface de S. suis a été sélectionnée : l’énolase. In vivo, elle a été reconnue comme ayant une forte immunogénicité, cependant la protection conférée par cette protéine dépend de l’adjuvant utilisé dans la formulation vaccinale. La capsule polysaccharidique (CPS) de S. suis, l’antigène le plus exposé en surface de la bactérie et en première ligne de contact avec le système immunitaire, est le deuxième antigène à être sélectionné pour cette étude. Étant donné la faible immunogénicité de la CPS, reliée à sa nature polysaccharidique, un prototype glycoconjugué a été précédemment développé dans notre laboratoire et son effet protecteur a été validé chez le porc. Le glycoconjugué et ses dérivées ont aussi fait l’objet de cette présente étude. Finalement, la capacité des DCs à répondre à des bactérines a aussi été évaluée. Différentes catégories d’adjuvants ont été sélectionnées (Poly I:C, Quil A, Alhydrogel 2%, TiterMax Gold et Stimune) et leurs effets ont été comparés. L’activation des DCs a été évaluée par la production de cytokines de type 1 (IL-12 et TNF-α) et de type 2 (IL-6). Il a été observé que les adjuvants intensifiaient l’activation des DCs par une augmentation de production des cytokines par rapport aux antigènes seuls. De plus, il a été constaté que les DCs distinguaient un adjuvant de type 1 ou de type 2 par l’observation d’un profil cytokinique spécifique à chaque type de réponse suite à leur activation par les adjuvants combinés aux différents antigènes. Il a aussi été constaté que l’ampleur de la production de cytokines variait selon la nature de l’antigène présent avec les adjuvants. Enfin, il a été noté que les DCs répondaient différemment selon la nature chimique des antigènes. En conclusion, ce système in vitro a permis d’évaluer la capacité immunogénique de candidats vaccinaux, mais aussi de présélectionner les meilleurs adjuvants favorisant la réponse immunitaire désirée contre S. suis. À cette fin, ce modèle pourrait permettre la réduction du nombre d’animaux utilisés en test préclinique, en permettant une présélection des candidats vaccinaux à tester in vivo ou en fournissant des connaissances scientifiques additionnelles sur des choix des candidats cibles. Sur le long terme, ce modèle facilitera la découverte des vaccins sous-unitaires contre S. suis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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