Anti-FIM and Anti-FHA Antibodies Inhibit Bordetella pertussis Growth and Reduce Epithelial Cell Inflammation Through Bacterial Aggregation
Notice bibliographique
Résumé
The pertussis vaccination is highly recommended for infants, children, and pregnant women. Despite a high coverage of vaccination, pertussis continues to be of public health concern as a re-emerging infectious disease. The mechanism by which vaccine-elicited anti-pertussis antibodies mediate direct bactericidal effects is poorly understood. In this study, we showed that the interaction ofB. pertussiswith A549 epithelial cells induce release of biological factors which enhance bacteria growth. Complement-depleted antisera from vaccine-immunized guinea pigs or monoclonal antibodies targeting FHA and FIM mediate bacteria aggregation and elicit bactericidal effects. Ourin vitroresults indicated that aggregation of bacteria through anti-FIM and anti-FHA specific antibodies is one of the major biological mechanisms to clear bacterial infections and restore epithelial cell survivalin vitro. Our data also indicates that the anti-pertussis antibodies reduce secretion of proinflammatory chemokines and cytokines by preventing interaction ofB. pertussiswith host cells. The results of this study not only demonstrate mechanism of action of anti-FIM and anti-FHA antibodies, but also opens translational applications for potential therapeutic approaches or development of analytical assays such asin vitropotency assays.
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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 ».