Antigen modifications improve nucleoside-modified mRNA-based influenza virus vaccines in mice
Notice bibliographique
Résumé
Nucleoside-modified, lipid nanoparticle-encapsulated mRNAs have recently emerged as suitable vaccines for influenza viruses and other pathogens in part because the platform allows delivery of multiple antigens in a single immunization. mRNA vaccines allow for easy antigen modification, enabling rapid iterative design. We studied protein modifications such as mutating functional sites, changing secretion potential, and altering protein conformation, which could improve the safety and/or potency of mRNA-based influenza virus vaccines. Mice were vaccinated intradermally with wild-type or mutant constructs of influenza virus hemagglutinin (HA), neuraminidase (NA), matrix protein 2 (M2), nucleoprotein (NP), or matrix protein 1 (M1). Membrane-bound HA constructs elicited more potent and protective antibody responses than secreted forms. Altering the catalytic site of NA to reduce enzymatic activity decreased reactogenicity while protective immunity was maintained. Disruption of M2 ion channel activity improved immunogenicity and protective efficacy. A comparison of internal proteins NP and M1 revealed the superiority of NP in conferring protection from influenza virus challenge. These findings support the use of the nucleoside-modified mRNA platform for guided antigen design for influenza virus with extension to other pathogens.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».