Vaccination Strategies Based on Bacterial Self-Assembling Proteins as Antigen Delivery Nanoscaffolds
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination has saved billions of human lives and has considerably reduced the economic burden associated with pandemic and endemic infectious diseases. Notwithstanding major advancements in recent decades, multitude diseases remain with no available effective vaccine. While subunit-based vaccines have shown great potential to address the safety concerns of live-attenuated vaccines, their limited immunogenicity remains a major drawback that still needs to be addressed for their use fighting infectious illnesses, autoimmune disorders, and/or cancer. Among the adjuvants and delivery systems for antigens, bacterial proteinaceous supramolecular structures have recently received considerable attention. The use of bacterial proteins with self-assembling properties to deliver antigens offers several advantages, including biocompatibility, stability, molecular specificity, symmetrical organization, and multivalency. Bacterial protein nanoassemblies closely simulate most invading pathogens, acting as an alarm signal for the immune system to mount an effective adaptive immune response. Their nanoscale architecture can be precisely controlled at the atomic level to produce a variety of nanostructures, allowing for infinite possibilities of organized antigen display. For the bottom-up design of the proteinaceous antigen delivery scaffolds, it is essential to understand how the structural and physicochemical properties of the nanoassemblies modulate the strength and polarization of the immune responses. The present review first describes the relationships between structure and the generated immune responses, before discussing potential and current clinical applications.
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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) | 0,001 | 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) | 0,035 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».