Current research for a vaccine against Lassa hemorrhagic fever virus
Notice bibliographique
Résumé
Lassa virus (LASV) is a rodent-borne arenavirus endemic to several West African countries that causes Lassa fever (LF). LF is typically mild but it can cause severe disease characterized by hemorrhagic fever and multi-organ failure. A current outbreak of LASV in Nigeria has seen greater than 300 cases with a case fatality rate of 22%. Currently, there are limited treatment options and no vaccine candidates are approved to prevent LASV infection. The Coalition for Epidemic Preparedness Innovations has identified LASV as an emerging pathogen of high consequence and this has resulted in a push for several preclinical vaccine candidates to be advanced toward clinical trials. Here, we discuss several important aspects of LASV infection including immunobiology, immune evasion, and correlates of protection against LF, which have been identified through animal models and human infections. In addition, we discuss several vaccine candidates that have shown efficacy in animal models that could be advanced toward clinical trials. The increased fatality rate seen in the recent LASV outbreak in Nigeria highlights the importance of developing effective treatment and prevention strategies against LF. The spike in LASV cases seen in West Africa has the potential for increased mortality and human-to-human transmission, making the development and testing of effective vaccines for LASV critical.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».