4-1BB costimulation following mRNA vaccination improves CD8 T cell responses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract mRNA vaccines have received full FDA approval to prevent COVID-19, and are being explored for multiple infectious diseases as well as cancer. While they have shown high efficacy at preventing severe disease caused by SARS-CoV-2, waning immunity has motivated the development of improved mRNA vaccine regimens. 4-1BB (also known as CD137) is a costimulatory receptor that has been shown to be important for T cell responses following viral infections and cancer. We asked whether triggering 4-1BB costimulation with agonistic antibodies could improve immune responses elicited by mRNA vaccines in C57BL/6 mice. Here, we show that triggering 4-1BB costimulation at the time of mRNA vaccination impairs CD8 T cell responses, whereas triggering 4-1BB costimulation after day 4 of mRNA vaccination improves CD8 T cell immune responses. These data demonstrate time-dependent effects of 4-1BB costimulation on cellular responses elicited by mRNA vaccines, and suggest that delayed provision of 4-1BB costimulation could offer immunologic benefits following mRNA vaccination. This work was supported by a DP2 New Innovator Award to P.P.M. This work was supported by a DP2 New Innovator Award to P.P.M.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».