SARS-CoV-2 mRNA-vaccine candidate; COReNAPCIN®, induces robust humoral and cellular immunity in mice and non-human primates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract At the forefront of biopharmaceutical industry, the messenger RNA (mRNA) technology offers a flexible and scalable platform to address the urgent need for world-wide immunization in pandemic situations. This strategic powerful platform has recently been used to immunize millions of people proving both of safety and highest level of clinical efficacy against infection with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Here we provide preclinical report of COReNAPCIN ® ; a vaccine candidate against SARS-CoV-2 infection. COReNAPCIN ® is a nucleoside modified mRNA-based vaccine formulated in lipid nanoparticles (LNPs) for encoding the full-length prefusion stabilized SARS-CoV-2 spike glycoprotein on the cell surface. Vaccination of C57BL/6 and BALB/c mice and rhesus macaque with COReNAPCIN ® induced strong humoral responses with high titers of virus-binding and neutralizing antibodies. Upon vaccination, a robust SARS-CoV-2 specific cellular immunity was also observed in both mice and non-human primate models. Additionally, vaccination protected rhesus macaques from symptomatic SARS-CoV-2 infection and pathological damage to the lung upon challenging the animals with high viral loads of up to 2 × 10 8 live viral particles. Overall, our data provide supporting evidence for COReNAPCIN ® as a potent vaccine candidate against SARS-CoV-2 infection for clinical studies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».