Tuberculosis vaccine candidate: Characterization of H4-IC31 formulation and H4 antigen conformation
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis (TB) is one of the leading causes of death worldwide, making the development of effective TB vaccines a global priority. A TB vaccine consisting of a recombinant fusion protein, H4, combined with a novel synthetic cationic adjuvant, IC31®, is currently being developed. The H4 fusion protein consists of two immunogenic mycobacterial antigens, Ag85 B and TB10.4, and the IC31® adjuvant is a mixture of KLK, a leucine-rich peptide (KLKL5KLK), and the oligodeoxynucleotide ODN1a, a TLR9 ligand. However, efficient and robust methods for assessing these formulated components are lacking. Here, we developed and optimized phase analysis light scattering (PALS), electrical sensing zone (ESZ), and Raman, FTIR, and CD spectroscopy methods to characterize the H4-IC31 vaccine formulation. PALS-measured conductivity and zeta potential values could differentiate between the similarly sized particles of IC31® adjuvant and the H4-IC31 vaccine candidate and could thereby serve as a control during vaccine formulation. In addition, zeta potential is indicative of the adjuvant to antigen ratio which is the key in the immunomodulatory response of the vaccine. ESZ was used as an orthogonal method to measure IC31® and H4-IC31 particle sizes. Raman, FTIR, and CD spectroscopy revealed structural changes in H4 protein and IC31® adjuvant, inducing an increase in both the β-sheet and random coil content as a result of adsorption. Furthermore, nanoDSF showed changes in the tertiary structure of H4 protein as a result of adjuvantation to IC31®. Our findings demonstrate the applicability of biophysical methods to characterize vaccine components in the final H4-IC31 drug product without the requirement for desorption.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».