Features and protective efficacy of human mAbs targeting Mycobacterium tuberculosis arabinomannan
Notice bibliographique
Résumé
A better understanding of the epitopes most relevant for antibody-mediated protection against tuberculosis (TB) remains a major knowledge gap. We have shown that human polyclonal IgG against the Mycobacterium tuberculosis (M. tuberculosis) surface glycan arabinomannan (AM) and related lipoarabinomannan (LAM) is protective against TB. To investigate the impact of AM epitope recognition and Fcγ receptor (FcγR) binding on antibody functions against M. tuberculosis, we isolated a high-affinity human monoclonal antibody (mAb; P1AM25) against AM and showed its binding to oligosaccharide (OS) motifs we previously found to be associated with in vitro functions of human polyclonal anti-AM IgG. Human IgG1 P1AM25, but not 2 other high-affinity human IgG1 anti-AM mAbs reactive with different AM OS motifs, enhanced M. tuberculosis phagocytosis by macrophages and reduced intracellular growth in an FcγR-dependent manner. P1AM25 in murine IgG2a, but neither murine IgG1 nor a non-FcγR-binding IgG, given intraperitoneally prior to and after aerosolized M. tuberculosis infection, was protective in C57BL/6 mice. Moreover, we demonstrated the protective efficacy of human IgG1 P1AM25 in passive transfer with M. tuberculosis-infected FcγR-humanized mice. These data enhance our knowledge of the important interplay between both antibody epitope specificity and Fc effector functions in the defense against M. tuberculosis and could inform development of vaccines against TB.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».