Development and Scalable Production of Newcastle Disease Virus-Vectored Vaccines for Human and Veterinary Use
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has highlighted the need for efficient vaccine platforms that can rapidly be developed and manufactured on a large scale to immunize the population against emerging viruses. Viral-vectored vaccines are prominent vaccine platforms that have been approved for use against the Ebola virus and SARS-CoV-2. The Newcastle Disease Virus is a promising viral vector, as an avian paramyxovirus that infects poultry but is safe for use in humans and other animals. NDV has been extensively studied not only as an oncolytic virus but also a vector for human and veterinary vaccines, with currently ongoing clinical trials for use against SARS-CoV-2. However, there is a gap in NDV research when it comes to process development and scalable manufacturing, which are critical for future approved vaccines. In this review, we summarize the advantages of NDV as a viral vector, describe the steps and limitations to generating recombinant NDV constructs, review the advances in human and veterinary vaccine candidates in pre-clinical and clinical tests, and elaborate on production in embryonated chicken eggs and cell culture. Mainly, we discuss the existing data on NDV propagation from a process development perspective and provide prospects for the next steps necessary to potentially achieve large-scale NDV-vectored vaccine manufacturing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».