ISCOM-like Nanoparticles Formulated with Quillaja brasiliensis Saponins Are Promising Adjuvants for Seasonal Influenza Vaccines
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination is the most effective public health intervention to prevent influenza infections, which are responsible for an important burden of respiratory illnesses and deaths each year. Currently, licensed influenza vaccines are mostly split inactivated, although in order to achieve higher efficacy rates, some influenza vaccines contain adjuvants. Although split-inactivated vaccines induce mostly humoral responses, tailoring mucosal and cellular immune responses is crucial for preventing influenza infections. Quillaja brasiliensis saponin-based adjuvants, including ISCOM-like nanoparticles formulated with the QB-90 saponin fraction (IQB90), have been studied in preclinical models for more than a decade and have been demonstrated to induce strong humoral and cellular immune responses towards several viral antigens. Herein, we demonstrate that a split-inactivated IQB90 adjuvanted influenza vaccine triggered a protective immune response, stronger than that induced by a commercial unadjuvanted vaccine, when applied either by the subcutaneous or the intranasal route. Moreover, we reveal that this novel adjuvant confers up to a ten-fold dose-sparing effect, which could be crucial for pandemic preparedness. Last but not least, we assessed the role of caspase-1/11 in the generation of the immune response triggered by the IQB90 adjuvanted influenza vaccine in a mouse model and found that the cellular-mediated immune response triggered by the IQB90-Flu relies, at least in part, on a mechanism involving the casp-1/11 pathway but not the humoral response elicited by this formulation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».