Multivalent IgM scaffold enhances the therapeutic potential of variant-agnostic ACE2 decoys against SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
As immunological selection for escape mutants continues to give rise to future SARS-CoV-2 variants, novel universal therapeutic strategies against ACE2-dependent viruses are needed. Here we present an IgM-based decavalent ACE2 decoy that has variant-agnostic efficacy. In immuno-, pseudovirus, and live virus assays, IgM ACE2 decoy had potency comparable or superior to leading SARS-CoV-2 IgG-based mAb therapeutics evaluated in the clinic, which were variant-sensitive in their potency. We found that increased ACE2 valency translated into increased apparent affinity for spike protein and superior potency in biological assays when decavalent IgM ACE2 was compared to tetravalent, bivalent, and monovalent ACE2 decoys. Furthermore, a single intranasal dose of IgM ACE2 decoy at 1 mg/kg conferred therapeutic benefit against SARS-CoV-2 Delta variant infection in a hamster model. Taken together, this engineered IgM ACE2 decoy represents a SARS-CoV-2 variant-agnostic therapeutic that leverages avidity to drive enhanced target binding, viral neutralization, and in vivo respiratory protection against SARS-CoV-2.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».