Ribosomal frameshifting and misreading of mRNA in COVID-19 vaccines produces “off-target” proteins and immune responses eliciting safety concerns: Comment on UK study by Mulroney et al.
Notice bibliographique
Résumé
We comment on the study by Mulroney et al.(1) entitled: “N1-methylpseudouridylation of mRNA causes +1 ribosomal frameshifting.” The study found evidence in mice and humans for the misreading of the modRNA contained within the Pfizer COVID-19 vaccine to inadvertently produce “off-target” proteins capable of eliciting “off-target” immune responses. The authors propose that these novel proteins are the result of ribosomal frameshifting occasioned by the substitution of N1-methyl pseudouridine. The authors state that the “error prone” code is a safety concern with a “huge potential to be harmful” and that “it is essential that these therapeutics are designed to be free from unintended side-effects.”The findings reveal a developmental and regulatory failure to ask fundamental questions that could affect the safety and effectiveness of these products. According to WHO guidelines for mRNA vaccines, (2) manufacturers should provide details of “unexpected ORFs”(Open Reading Frames). The formation of these off-target proteins is not disclosed in the package insert for COMIRNATY.The finding that unintended proteins may be produced as a result of vaccination is sufficient cause for regulators to conduct full risk assessments of past or future harms that may have ensued. Given that this study was conducted under the auspices of the United Kingdom Government, we must assume UK regulators, manufacturers, and international regulatory agencies, including FDA, were apprised of the data many months ago. We await their account of what steps they have taken to investigate why the formation of off-target proteins was not discovered sooner, what toxic effects they may have caused and what steps they are taken to prevent harm in the future and to inform the public of these findings.
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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 | 0,015 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,046 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,008 |
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 ».