Vaccine Adjuvants: History, Role, Mechanisms of Action, and Side Effects
Notice bibliographique
Résumé
The present chapter aims at offering a comprehensive overview of adjuvants in vaccines, addressing their historical context, contemporary developments, and their role and mechanisms of action in enhancing immune responses. It also highlights the relevance of innate immunity and systems vaccinology in advancing our understanding of adjuvants. The term “adjuvant” has Latin origins, deriving from “ adjuvare ,” which means “to help,” “to aid,” or “to assist.” This etymological origin aptly reflects the role of adjuvants in aiding (eliciting and enhancing) the immune response to vaccine antigens. Adjuvants are classified based on various criteria, including traditional versus novel adjuvants, delivery systems, and pathogen-derived adjuvants. This classification provides a comprehensive framework for understanding the diversity of adjuvant types. Adjuvants play a crucial role in amplifying immune responses, with alum historically serving as the primary adjuvant. Recent advancements in understanding their mechanisms, including pattern recognition receptors (PRRs) and systems vaccinology, are reshaping vaccine development paradigms. Commonly reported side effects of adjuvanted vaccines include mild local reactions and temporary systemic effects, such as pain, redness, fever, and fatigue. Serious side effects are rare, and vaccine safety monitoring is robust, emphasizing the overall benefits of vaccination. In summary, this chapter provides a broad overview of adjuvants in vaccines, encompassing their history, classification, mechanisms of action, and potential side effects. It underscores the significance of adjuvants in modern vaccine development and the importance of vaccination in preventing infectious diseases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».