Single-component multilayered self-assembling protein nanoparticles displaying extracellular domains of matrix protein 2 as a pan-influenza A vaccine
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The development of a cross-protective pan-influenza A vaccine remains a significant challenge. In this study, we designed and evaluated single-component self-assembling protein nanoparticles (SApNPs) presenting the conserved extracellular domain of matrix protein 2 (M2e) as vaccine candidates against influenza A viruses. The SApNP-based vaccine strategy was first validated for human M2e (hM2e) and then applied to tandem repeats of M2e from human, avian and swine hosts (M2ex3). Vaccination with M2ex3 displayed on SApNPs demonstrated higher survival rates and lower weight loss compared to the soluble M2ex3 antigen against lethal challenges of H1N1 and H3N2 in mice. M2ex3 I3-01v9a SApNPs formulated with a squalene-based adjuvant were retained in the lymph node follicles over eight weeks and induced long-lived germinal center reactions. Notably, a single low dose of M2ex3 I3-01v9a SApNP formulated with a potent adjuvant, either a Toll-like receptor 9 (TLR9) agonist or a stimulator of interferon genes (STING) agonist, conferred 90% protection against a lethal H1N1 challenge in mice. With the ability to induce robust and durable M2e-specific functional antibody and T cell responses, the M2ex3-presenting I3-01v9a SApNP provides a promising pan-influenza A vaccine candidate. ONE-SENTENCE SUMMARY Single-component self-assembling protein nanoparticles (SApNPs) displaying tandem M2e elicit robust and durable immunity that may protect against influenza A viruses of diverse origins.
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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) | 0,000 | 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 ».