Generation of monoclonal pan-hemagglutinin antibodies for the quantification of multiple strains of influenza
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination is the most effective course of action to prevent influenza. About 150 million doses of influenza vaccines were distributed for the 2015-2016 season in the USA alone according to the Centers for Disease Control and Prevention. Vaccine dosage is calculated based on the concentration of hemagglutinin (HA), the main surface glycoprotein expressed by influenza which varies from strain to strain. Therefore yearly-updated strain-specific antibodies and calibrating antigens are required. Preparing these quantification reagents can take up to three months and significantly slows down the release of new vaccine lots. Therefore, to circumvent the need for strain-specific sera, two anti-HA monoclonal antibodies (mAbs) against a highly conserved sequence have been produced by immunizing mice with a novel peptide-conjugate. Immunoblots demonstrate that 40 strains of influenza encompassing HA subtypes H1 to H13, as well as B strains from the Yamagata and Victoria lineage were detected when the two mAbs are combined to from a pan-HA mAb cocktail. Quantification using this pan-HA mAbs cocktail was achieved in a dot blot assay and results correlated with concentrations measured in a hemagglutination assay with a coefficient of correlation of 0.80. A competitive ELISA was also optimised with purified viral-like particles. Regardless of the quantification method used, pan-HA antibodies can be employed to accelerate process development when strain-specific antibodies are not available, and represent a valuable tool in case of pandemics. These antibodies were also expressed in CHO cells to facilitate large-scale production using bioreactor technologies which might be required to meet industrial needs for quantification reagents. Finally, a simulation model was created to predict the binding affinity of the two anti-HA antibodies to the amino acids composing the highly conserved epitope; different probabilities of interaction between a given amino acid and the antibodies might explain the affinity of each antibody against different influenza strains.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».