Mosaic vaccination: how distributing different vaccines across a population could improve epidemic control
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although vaccination has been remarkably effective against some pathogens, for others, rapid antigenic evolution results in vaccination conferring only weak and/or short-lived protection. Consequently, considerable effort has been invested in developing more evolutionarily robust vaccines, either by targeting highly conserved components of the pathogen (universal vaccines) or by including multiple immunological targets within a single vaccine (multi-epitope vaccines). An unexplored third possibility is to vaccinate individuals with one of a number of qualitatively different vaccines, creating a ‘mosaic’ of individual immunity in the population. Here we explore whether a mosaic vaccination strategy can deliver superior epidemiological outcomes to ‘conventional’ vaccination, in which all individuals receive the same vaccine. We suppose vaccine doses can be distributed between distinct vaccine ‘targets’ (e.g., different surface proteins against which an immune response can be generated) and/or immunologically-distinct variants at these targets (e.g., strains); the pathogen can undergo antigenic evolution at both targets. Using simple mathematical models, we show that mosaic vaccination often outperforms conventional vaccination, leading to fewer infected individuals, improved vaccine efficacy, and lower individual risks over the course of the epidemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».