Use of eVLP-based vaccine candidates to broaden immunity against SARS-CoV-2 variants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rapid emergence of SARS-CoV-2 variants is a constant threat and a major hurdle to reach heard immunity. We produced VBI-2905a, an enveloped virus-like particle (eVLP)-based vaccine candidate expressing prefusion spike protein from the Beta variant that contains several escape mutations. VBI-2905a protected hamsters against infection with a Beta variant virus and induced high levels of neutralizing antibodies against Beta RBD. In a heterologous vaccination regimen, a single injection of VBI-2905a in animals previously immunized with VBI-2902, a vaccine candidate expressing S from ancestral SARS-CoV-2, hamsters were equally protected against Beta variant infection. As an alternate strategy to broaden immunity, we produced a trivalent vaccine expressing the prefusion spike protein from SARS-CoV-2 together with unmodifed S from SARS-CoV-1 and MERS-CoV. Relative to immunity induced against the ancestral strain, the trivalent vaccine VBI-2901a induced higher and more consistent antibody binding and neutralizing responses against a panel of variants including Beta, Delta, Kappa, and Lambda, with evidence for broadening of immunity rather than just boosting cross-reactive antibodies.
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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 ».