Potent neutralizing monoclonal antibodies against Ebola virus isolated from vaccinated donors
Notice bibliographique
Résumé
Ebola virus (EBOV) can cause severe hemorrhagic fever in humans, and no approved treatment is currently available. Although several antibodies have achieved good protection in animal models, the potential emerging isolates of ebolavirus and the unknown effects of experimental antibodies in humans underscore the need to develop additional antibodies to address the threat of Ebola. Here, we isolated a series of memory B cell-derived monoclonal antibodies from healthy Chinese adults vaccinated with Ad5-EBOV. These antibodies were encoded by diverse germline genes and had high levels of somatic hypermutation. Most antibodies were cross-reactive and could bind at least two ebolavirus glycoproteins (GPs). Seven neutralizing antibodies were identified using HIV-EBOV GP-Luc pseudovirus, and they effectively neutralized authentic EBOV. In particular, monoclonal antibody 2G1 exhibited potent cross-neutralization against HIV-EBOV/SUDV/BDBV GP-Luc bearing different ebolavirus GPs. We used truncated GPs, competition assays, and software prediction to analyze seven neutralizing antibodies, which bound four different epitopes on GP. Importantly, three of these antibodies provided complete protection in mice when administered one day post-infection. Our study expands the list of candidate antibodies and the options for successfully treating ebolavirus infection.
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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 | 0,001 |
| 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 ».