Mutation-Guided Vaccine Design: A Strategy for Developing Boosting Immunogens for HIV Broadly Neutralizing Antibody Induction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A major goal of HIV-1 vaccine development is induction of broadly neutralizing antibodies (bnAbs). While success has been achieved in initiating bnAb B cell lineages, design of boosting immunogens that select for bnAb B cell receptors with improbable mutations required for bnAb affinity maturation remains difficult. Here we demonstrate a process for designing boosting immunogens for a V3-glycan bnAb B cell lineage. The immunogens induced affinity-matured antibodies by selecting for functional improbable mutations in bnAb precursor knock-in mice. Moreover, we show similar success in prime and boosting with nucleoside-modified mRNA-encoded HIV-1 envelope trimer immunogens, with improved selection by mRNA immunogens of improbable mutations required for bnAb binding to key envelope glycans. These results demonstrate the ability of both protein and mRNA prime-boost immunogens for selection of rare B cell lineage intermediates with neutralizing breadth after bnAb precursor expansion, a key proof-of concept and milestone towards development of an HIV vaccine. One-Sentence Summary A vaccine strategy for selecting key rare antibody mutations is shown to induce HIV broadly neutralizing antibodies in mice.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».