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Enregistrement W3024848554 · doi:10.1126/science.aay5051

De novo protein design enables the precise induction of RSV-neutralizing antibodies

2020· article· en· W3024848554 sur OpenAlexaff
Fabian Sesterhenn, Che Yang, Jaume Bonet, Johannes Cramer, Xiaolin Wen, Yimeng Wang, Chi-I Chiang, Luciano A. Abriata, Iga Kucharska, Giacomo Castoro, Sabrina S. Vollers, Marie Galloux, Elie Dheilly, Stéphane Rosset, Patricia Corthésy, Sandrine Georgeon, Mélanie Villard, Charles-Adrien Richard, Delphyne Descamps, Teresa Delgado, Elisa Oricchio, Marie‐Anne Rameix‐Welti, Vicente Más, Sean Ervin, Jean‐François Eléouët, Sabine Riffault, John T. Bates, Jean‐Philippe Julien, Yuxing Li, Theodore S. Jardetzky, Thomas Krey, Bruno E. Correia

Notice bibliographique

RevueScience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesEuropean Research CouncilSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungEuropean Synchrotron Radiation Facility
Mots-clésEpitopeComputational biologyAntibodyBiologyVirologyProtein designNeutralizing antibodyVirusImmunologyProtein structureBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De novo protein design has been successful in expanding the natural protein repertoire. However, most de novo proteins lack biological function, presenting a major methodological challenge. In vaccinology, the induction of precise antibody responses remains a cornerstone for next-generation vaccines. Here, we present a protein design algorithm called TopoBuilder, with which we engineered epitope-focused immunogens displaying complex structural motifs. In both mice and nonhuman primates, cocktails of three de novo-designed immunogens induced robust neutralizing responses against the respiratory syncytial virus. Furthermore, the immunogens refocused preexisting antibody responses toward defined neutralization epitopes. Overall, our design approach opens the possibility of targeting specific epitopes for the development of vaccines and therapeutic antibodies and, more generally, will be applicable to the design of de novo proteins displaying complex functional motifs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,166
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations204
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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