DNA-delivered antibody cocktail exhibits improved pharmacokinetics and confers prophylactic protection against SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
Monoclonal antibody therapy has played an important role against SARS-CoV-2. Strategies to deliver functional, antibody-based therapeutics with improved in vivo durability are needed to supplement current efforts and reach underserved populations. Here, we compare recombinant mAbs COV2-2196 and COV2-2130, which compromise clinical cocktail Tixagevimab/Cilgavimab, with optimized nucleic acid-launched forms. Functional profiling of in vivo-expressed, DNA-encoded monoclonal antibodies (DMAbs) demonstrated similar specificity, broad antiviral potency and equivalent protective efficacy in multiple animal challenge models of SARS-CoV-2 prophylaxis compared to protein delivery. In PK studies, DNA-delivery drove significant serum antibody titers that were better maintained compared to protein administration. Furthermore, cryo-EM studies performed on serum-derived DMAbs provide the first high-resolution visualization of in vivo-launched antibodies, revealing new interactions that may promote cooperative binding to trimeric antigen and broad activity against VoC including Omicron lineages. These data support the further study of DMAb technology in the development and delivery of valuable biologics.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».