A computationally designed hemagglutinin stem-binding protein provides <i>in vivo</i> protection from influenza in the ferret model.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Influenza viruses cause thousands of deaths worldwide and remain a prominent public health issue. Currently, the influenza vaccine is the best tool available at protecting against infection, but the correct strains are hard to predict and the vaccines do not always work. More effective antiviral drugs are needed. Protection against influenza by broadly neutralizing antibodies targeted to a highly conserved region in the hemagglutinin (HA) stem shows great potential for immunotherapy. We have investigated the protective efficacy of an engineered protein, HB36.6, that was computationally designed to bind with high affinity to the same region in the HA stem as targeted by broadly neutralizing antibodies. Studies in the mouse model demonstrated that intranasal delivery of HB36.6 affords protection in mice lethally challenged with diverse strains of influenza, both when administered as a single dose of 6.0 mg/kg up to 48 hrs prior to challenge and significantly reduces disease when administered as a daily therapeutic after challenge. The current study was designed to evaluate HB36.6 in the ferret model, comparing prophylactic and therapeutic efficacy of this new antiviral against high dose influenza aerosol challenge. Similar to data obtained in the mouse model, results from these studies demonstrated significant reduction in viral load and clinical signs of disease in ferrets treated with HB36.6 compared to untreated controls or ferrets treated with Tamiflu. Together, these results show that binding of HB36.6 to the influenza HA stem region alone was sufficient to reduce the viral infection and disease process in vivo. These studies demonstrate a potential new class of antivirals for influenza.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».