Structure guided mimicry of an essential P. falciparum receptor-ligand complex enhances cross neutralizing antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Invasion of human erythrocytes by Plasmodium falciparum ( Pf ) merozoites relies on the interaction between two parasite proteins: apical membrane antigen 1 (AMA1) and rhoptry neck protein 2 (RON2). While antibodies to AMA1 provide limited protection against Pf in non-human primate malaria models, clinical trials using recombinant AMA1 alone (apoAMA1) yielded no protection due to insufficient functional antibodies. Immunization with AMA1 bound to RON2L, a 49-amino acid peptide from its ligand RON2, has shown superior protection by increasing the proportion of neutralizing antibodies. However, this approach relies on the formation of a complex in solution between the two vaccine components. To advance vaccine development, here we engineered chimeric antigens by replacing the AMA1 DII loop, displaced upon ligand binding, with RON2L. Structural analysis confirmed that the fusion chimera (Fusion-F D12 ) closely mimics the binary AMA1-RON2L complex. Immunization studies in female rats demonstrated that Fusion-F D12 immune sera, but not purified IgG, neutralized vaccine-type parasites more efficiently compared to apoAMA1, despite lower overall anti-AMA1 titers. Interestingly, Fusion-F D12 immunization enhanced antibodies targeting conserved epitopes on AMA1, leading to increased neutralization of non-vaccine type parasites. Identifying these cross-neutralizing antibody epitopes holds promise for developing an effective, strain-transcending malaria vaccine.
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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 ».