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Enregistrement W4365516101 · doi:10.3389/fimmu.2023.1182556

Tuning the immune response: sulfated archaeal glycolipid archaeosomes as an effective vaccine adjuvant for induction of humoral and cell-mediated immunity towards the SARS-CoV-2 Omicron variant of concern

2023· article· en· W4365516101 sur OpenAlexafffund
Tyler M. Renner, Bassel Akache, Matthew Stuible, Nazanin Rohani, Yuneivy Cepero-Donates, Lise Deschatelets, Renu Dudani, Blair A. Harrison, Jason Baardsnes, Izel Koyuturk, Jennifer J. Hill, Usha D. Hemraz, Sophie Régnier, Anne E.G. Lenferink, Yves Durocher, Michael J. McCluskie

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Research Council CanadaNational Institutes of Health
Mots-clésAdjuvantImmunogenicityAntigenImmune systemBiologyChinese hamster ovary cellVirologyHumoral immunityMicrobiologyImmunologyCell cultureGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liposomes composed of sulfated lactosyl archaeol (SLA) have been shown to be a safe and effective vaccine adjuvant with a multitude of antigens in preclinical studies. In particular, SLA-adjuvanted SARS-CoV-2 subunit vaccines based on trimeric spike protein antigens were shown to be immunogenic and efficacious in mice and hamsters. With the continued emergence of SARS-CoV-2 variants, we sought to evaluate next-generation vaccine formulations with an updated antigenic identity. This was of particular interest for the widespread Omicron variant, given the abundance of mutations and structural changes observed within its spike protein compared to other variants. An updated version of our resistin-trimerized SmT1 corresponding to the B.1.1.529 variant was successfully generated in our Chinese Hamster Ovary (CHO) cell-based antigen production platform and characterized, revealing some differences in protein profile and ACE2 binding affinity as compared to reference strain-based SmT1. We next evaluated this Omicron-based spike antigen for its immunogenicity and ability to generate robust antigen-specific immune responses when paired with SLA liposomes or AddaS03 (a mimetic of the AS03 oil-in-water emulsion adjuvant system found in commercialized SARS-CoV-2 protein vaccines). Immunization of mice with vaccine formulations containing this updated antigen with either adjuvant stimulated neutralizing antibody responses favouring Omicron over the reference strain. Cell-mediated responses, which play an important role in the neutralization of intracellular infections, were induced to a much higher degree with the SLA adjuvant relative to the AddaS03-adjuvanted formulations. As such, updated vaccines that are better capable of targeting towards SARS-CoV-2 variants can be generated through an optimized combination of antigen and adjuvant components.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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