Synthetic Multicomponent Nanovaccines Based on the Molecular Co-assembly of β-Peptides Protect against Influenza A Virus
Notice bibliographique
Résumé
Peptides with the ability to self-assemble into nanoparticles have emerged as an attractive strategy to design antigen delivery platforms for subunit vaccines. While toll-like receptor (TLR) agonists are promising immunostimulants, their use as soluble agents is limited by their rapid clearance and off-target inflammation. Herein, we harnessed molecular co-assembly to prepare multicomponent cross-β-sheet peptide nanofilaments exposing an antigenic epitope derived from the influenza A virus and a TLR agonist. The TLR7 agonist imiquimod and the TLR9 agonist CpG were respectively functionalized on the assemblies by means of an orthogonal pre- or post-assembly conjugation strategy. The nanofilaments were readily uptaken by dendritic cells, and the TLR agonists retained their activity. Multicomponent nanovaccines induced a robust epitope-specific immune response and completely protected immunized mice from a lethal influenza A virus inoculation. This versatile bottom-up approach is promising for the preparation of synthetic vaccines with customized magnitude and polarization of the immune responses.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».