A prevaccination validated network that drives the breadth of the protective neutralizing antibody response following Dengue Vaccine TV003 immunization
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Development of fully protective dengue virus (DV) vaccines has been problematic as infection with DV requires a broad antibody immune response that targets all 4 possible serotypes. Herein, we used an integrated systems vaccinology approach to identify prevaccination features that allow the development of fully protective DV-specific antibody responses. This approach allowed us to identify a transcription network in a subset of monocytes defined by the expression of CD68 and downstream of specific pro- and anti-inflammatory cytokines. Moreover, we identified metabolites as drivers of an immune response that induced neutralizing antibodies to the 4 DV serotypes. Specifically, PC/PE drove the production of TGF-B in CD68 low monocytes, which was a positive correlate of the protective antibody response. In contrast, primary and secondary bile acids triggered a proinflammatory response downstream of TGR5 signaling and inflammasome activation in CD68 high monocytes, which was associated to a non-protective antibody response. These features were validated in vitro in primary myeloid cells. Our results highlight the role of cell and systemic metabolism as regulators of protective immune responses to vaccination, and that systems vaccinology is a key tool to identify such mechanisms.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».