Arsenal of nanobodies shows broad-spectrum neutralization against SARS-CoV-2 variants of concern in vitro and in vivo in hamster models
Notice bibliographique
Résumé
Nanobodies offer several potential advantages over mAbs for the control of SARS-CoV-2. Their ability to access cryptic epitopes conserved across SARS-CoV-2 variants of concern (VoCs) and feasibility to engineer modular, multimeric designs, make these antibody fragments ideal candidates for developing broad-spectrum therapeutics against current and continually emerging SARS-CoV-2 VoCs. Here we describe a diverse collection of 37 anti-SARS-CoV-2 spike glycoprotein nanobodies extensively characterized as both monovalent and IgG Fc-fused bivalent modalities. The nanobodies were collectively shown to have high intrinsic affinity; high thermal, thermodynamic and aerosolization stability; broad subunit/domain specificity and cross-reactivity across existing VoCs; wide-ranging epitopic and mechanistic diversity and high and broad in vitro neutralization potencies. A select set of Fc-fused nanobodies showed high neutralization efficacies in hamster models of SARS-CoV-2 infection, reducing viral burden by up to six orders of magnitude to below detectable levels. In vivo protection was demonstrated with anti-RBD and previously unreported anti-NTD and anti-S2 nanobodies. This collection of nanobodies provides a potential therapeutic toolbox from which various cocktails or multi-paratopic formats could be built to combat multiple SARS-CoV-2 variants.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».