Formulation, inflammation, and RNA sensing impact the immunogenicity of self-amplifying RNA vaccines
Notice bibliographique
Résumé
translation and the induction of an immune response to recruit cells to the site of immunization. These factors can pull in opposite directions with the inflammation reducing expression of the vaccine antigen. We investigated how formulation affects the acute systemic cytokine response to a self-amplifying RNA (saRNA) vaccine. We compared a cationic polymer (pABOL), a lipid emulsion (nanostructured lipid carrier, NLC), and three lipid nanoparticles (LNP). After immunization, we measured serum cytokines and compared the response to induced antibodies against influenza virus. Formulations that induced a greater cytokine response induced a greater antibody response, with a significant correlation between IP-10, MCP-1, KC, and antigen-specific antibody titers. We then investigated how innate immune sensing and signaling impacted the adaptive immune response to vaccination with LNP-formulated saRNA. Mice that lacked MAVS and are unable to signal through RIG-I-like receptors had an altered cytokine response to saRNA vaccination and had significantly greater antibody responses than wild-type mice. This indicates that the inflammation induced by formulated saRNA vaccines is not solely deleterious in the induction of antibody responses and that targeting specific aspects of RNA vaccine sensing might improve the quality of the response.
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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 | 0,001 |
| 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 ».