Vaccine-mediated protection against merbecovirus and sarbecovirus challenge in mice
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY The emergence of three distinct highly pathogenic human coronaviruses – SARS-CoV in 2003, MERS-CoV in 2012, and SARS-CoV-2 in 2019 – underlines the need to develop broadly active vaccines against the Merbecovirus and Sarbecovirus betacoronavirus subgenera. While SARS-CoV-2 vaccines are highly protective against severe COVID-19 disease, they do not protect against other sarbecoviruses or merbecoviruses. Here, we vaccinate mice with a trivalent sortase-conjugate nanoparticle (scNP) vaccine containing the SARS-CoV-2, RsSHC014, and MERS-CoV receptor binding domains (RBDs), which elicited live-virus neutralizing antibody responses and broad protection. Specifically, a monovalent SARS-CoV-2 RBD scNP vaccine only protected against sarbecovirus challenge, whereas the trivalent RBD scNP vaccine protected against both merbecovirus and sarbecovirus challenge in highly pathogenic and lethal mouse models. Moreover, the trivalent RBD scNP elicited serum neutralizing antibodies against SARS-CoV, MERS-CoV and SARS-CoV-2 BA.1 live viruses. Our findings show that a trivalent RBD nanoparticle vaccine displaying merbecovirus and sarbecovirus immunogens elicits immunity that broadly protects mice against disease. This study demonstrates proof-of-concept for a single pan-betacoronavirus vaccine to protect against three highly pathogenic human coronaviruses spanning two betacoronavirus subgenera.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».