Design and Characterization of a Multistage Peptide-Based Vaccine Platform to Target <i>Mycobacterium tuberculosis</i> Infection
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The complex immunopathology of Mycobacterium tuberculosis ( Mtb ) is one of the main challenges in developing a novel vaccine against this pathogen, particularly regarding eliciting protection against both active and latent stages. Multistage vaccines, which contain antigens expressed in both phases, represent a promising strategy for addressing this issue, as testified by the tuberculosis vaccine clinical pipeline. Given this approach, we designed and characterized a multistage peptide-based vaccine platform containing CD4+ and CD8+ T cell epitopes previously validated for inducing a relevant T cell response against Mtb . After preliminary screening, CFP10 (32–39), GlfT2 (4–12), HBHA (185–194), and PPE15 (1–15) were selected as promising candidates, and we proved that the PM1 pool of these peptides triggered a T cell response in Mtb -sensitized human peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). Taking advantage of the use of thiol-maleimide chemoselective ligation, we synthesized a multiepitope conjugate ( Ac-CGHP ). Our results showed a structure–activity relationship between the conjugation and a higher tendency to fold and assume an ordered secondary structure. Moreover, the palmitoylated conjugate ( Pal-CGHP ) comprising the same peptide antigens was associated with an enhanced cellular uptake in human and murine antigen-presenting cells and a better immunogenicity profile. Immunization study, conducted in BALB/c mice, showed that Pal-CGHP induced a significantly higher T cell proliferation and production of IFNγ and TNFα over PM1 formulated in the Sigma Adjuvant System.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».