Formulation development of a stable influenza recombinant neuraminidase vaccine candidate
Notice bibliographique
Résumé
Current influenza vaccines could be augmented by including recombinant neuraminidase (rNA) protein antigen to broaden protective immunity and improve efficacy. Toward this goal, we investigated formulation conditions to optimize rNA physicochemical stability. When rNA in sodium phosphate saline buffer (NaPBS) was frozen and thawed (F/T), the tetrameric structure transitioned from a "closed" to an "open" conformation, negatively impacting functional activity. Hydrogen deuterium exchange experiments identified differences in anchorage binding sites at the base of the open tetramer, offering a structural mechanistic explanation for the change in conformation and decreased functional activity. Change to the open configuration was triggered by the combined stresses of acidic pH and F/T. The desired closed conformation was preserved in a potassium phosphate buffer (KP), minimizing pH drop upon freezing and including 10% sucrose to control F/T stress. Stability was further evaluated in thermal stress studies where changes in conformation were readily detected by ELISA and size exclusion chromatography (SEC). Both tests were suitable indicators of stability and antigenicity and considered potential critical quality attributes (pCQAs). To understand longer-term stability, the pCQA profiles from thermally stressed rNA at 6 months were modeled to predict stability of at least 24-months at 5°C storage. In summary, a desired rNA closed tetramer was maintained by formulation selection and monitoring of pCQAs to produce a stable rNA vaccine candidate. The study highlights the importance of understanding and controlling vaccine protein structural and functional integrity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».