A pan-variant mRNA-LNP T cell vaccine protects HLA transgenic mice from mortality after infection with SARS-CoV-2 Beta
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clinically licensed COVID-19 vaccines ameliorate viral infection by inducing vaccinee production of neutralizing antibodies that bind to the SARS-CoV-2 Spike protein to inhibit viral cellular entry (Walsh et al., 2020; Baden et al., 2021), however the clinical effectiveness of these vaccines is transitory as viral variants arise that escape antibody neutralization (Tregoning et al., 2021; Willett et al., 2022). Vaccines that solely rely upon a T cell response to combat viral infection could be transformational because they can be based on highly conserved short peptide epitopes that hold the potential for pan-variant immunity, but a mRNA-LNP T cell vaccine has not been shown to be sufficient for effective antiviral prophylaxis. Here we show that a mRNA-LNP vaccine based on highly conserved short peptide epitopes activates a CD8 + and CD4 + T cell response that prevents mortality in HLA-A*02:01 transgenic mice infected with the SARS-CoV-2 Beta variant of concern (B.1.351). In mice vaccinated with the T cell vaccine, 24% of the nucleated cells in lung were CD8 + T cells on day 7 post infection. This was 5.5 times more CD8 + T cell infiltration of the lungs in response to infection compared to the Pfizer-BioNTech Comirnaty® vaccine. Between days 2 and 7 post infection, the number of CD8 + T cells in the lung increased in mice vaccinated with the T cell vaccine and decreased in mice vaccinated with Comirnaty®. The T cell vaccine did not produce neutralizing antibodies, and thus our results demonstrate that SARS-CoV-2 viral infection can be controlled by a T cell response alone. Our results suggest that further study is merited for pan-variant T cell vaccines, and that T cell vaccines may be relevant for individuals that cannot produce neutralizing antibodies or to help mitigate Long COVID.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».