Vaccine Candidates against Coronavirus Infections. Where Does COVID-19 Stand?
Notice bibliographique
Résumé
Seven years after the Middle East respiratory syndrome (MERS) outbreak, a new severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) made its first appearance in a food market in Wuhan, China, drawing an entirely new course to our lives. As the virus belongs to the same genus of MERS and SARS, researchers have been trying to draw lessons from previous outbreaks to find a potential cure. Although there were five Phase I human vaccine trials against SARS and MERS, the lack of data in humans provided us with limited benchmarks that could help us design a new vaccine for Coronavirus disease 2019 (COVID-19). In this review, we showcase the similarities in structures of virus components between SARS-CoV, MERS-CoV, and SARS-CoV-2 in areas relevant to vaccine design. Using the ClinicalTrials.gov and World Health Organization (WHO) databases, we shed light on the 16 current approved clinical trials worldwide in search for a COVID-19 vaccine. The different vaccine platforms being tested are Bacillus Calmette-Guérin (BCG) vaccines, DNA and RNA-based vaccines, inactivated vaccines, protein subunits, and viral vectors. By thoroughly analyzing different trials and platforms, we also discuss the advantages and disadvantages of using each type of vaccine and how they can contribute to the design of an adequate vaccine for COVID-19. Studying past efforts invested in conducting vaccine trials for MERS and SARS will provide vital insights regarding the best approach to designing an effective vaccine against COVID-19.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».