Protein Supramolecular Structures: From Self-Assembly to Nanovaccine Design
Notice bibliographique
Résumé
Life-inspired protein supramolecular assemblies have recently attracted considerable attention for the development of next-generation vaccines to fight against infectious diseases, as well as autoimmune diseases and cancer. Protein self-assembly enables atomic scale precision over the final architecture, with a remarkable diversity of structures and functionalities. Self-assembling protein nanovaccines are associated with numerous advantages, including biocompatibility, stability, molecular specificity and multivalency. Owing to their nanoscale size, proteinaceous nature, symmetrical organization and repetitive antigen display, protein assemblies closely mimic most invading pathogens, serving as danger signals for the immune system. Elucidating how the structural and physicochemical properties of the assemblies modulate the potency and the polarization of the immune responses is critical for bottom-up design of vaccines. In this context, this review briefly covers the fundamentals of supramolecular interactions involved in protein self-assembly and presents the strategies to design and functionalize these assemblies. Examples of advanced nanovaccines are presented, and properties of protein supramolecular structures enabling modulation of the immune responses are discussed. Combining the understanding of the self-assembly process at the molecular level with knowledge regarding the activation of the innate and adaptive immune responses will support the design of safe and effective nanovaccines.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».