Assessing Neutralized Nicotine Distribution Using Mice Vaccinated with the Mucosal Conjugate Nicotine Vaccine
Notice bibliographique
Résumé
Tobacco smoking continues to be a global epidemic and the leading preventable cause of cancer and cardiovascular disease. Nicotine vaccines have been investigated as an alternative to currently available smoking cessation strategies as a means to increase rates of success and long-term abstinence. Recently, we demonstrated that a mucosal nicotine vaccine was able to induce robust mucosal and systemic antibodies when delivered heterologously using intranasal and intramuscular routes. Herein, we investigated the neutralization ability of the anti-nicotine antibodies using both intranasal and intracardiac nicotine challenges. Combining the extraction of lyophilized organ samples with RP-HPLC methods, we were able to recover between 47% and 56% of the nicotine administered from the blood, brain, heart, and lungs up to 10 min after challenge, suggesting that the interaction of the antibodies with nicotine forms a stable complex independently of the route of vaccination or challenge. Although both challenge routes can be used for assessing systemic antibodies, only the intranasal administration of nicotine, which is more physiologically similar to the inhalation of nicotine, permitted the crucial interaction of nicotine with the mucosal antibodies generated using the heterologous vaccination route. Notably, these results were obtained 6 months after the final vaccination, demonstrating stable mucosal and systemic antibody responses.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».