Lessons Learned from Protective Immune Responses to Optimize Vaccines against Cryptosporidiosis
Notice bibliographique
Résumé
In developing countries, cryptosporidiosis causes moderate-to-severe diarrhea and kills thousands of infants and toddlers annually. Drinking and recreational water contaminated with Cryptosporidium spp. oocysts has led to waterborne outbreaks in developed countries. A competent immune system is necessary to clear this parasitic infection. A better understanding of the immune responses required to prevent or limit infection by this protozoan parasite is the cornerstone of development of an effective vaccine. In this light, lessons learned from previously developed vaccines against Cryptosporidium spp. are at the foundation for development of better next-generation vaccines. In this review, we summarize the immune responses elicited by naturally and experimentally-induced Cryptosporidium spp. infection and by several experimental vaccines in various animal models. Our aim is to increase awareness about the immune responses that underlie protection against cryptosporidiosis and to encourage promotion of these immune responses as a key strategy for vaccine development. Innate and mucosal immunity will be addressed as well as adaptive immunity, with an emphasis on the balance between TH1/TH2 immune responses. Development of more effective vaccines against cryptosporidiosis is needed to prevent Cryptosporidium spp.-related deaths in infants and toddlers in developing countries.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».