Efficacy of a stable broadly protective subunit vaccine platform against SARS-CoV-2 variants of concern
Notice bibliographique
Résumé
The emergence and ongoing evolution of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has highlighted the need for rapid vaccine development platforms that can be updated to counteract emerging variants of currently circulating and future emerging coronaviruses. Here we report the development of a "train model" subunit vaccine platform that contains a SARS-CoV-2 Wuhan S1 protein (the "engine") linked to a series of flexible receptor binding domains (RBDs; the "cars") derived from SARS-CoV-2 variants of concern (VOCs). We demonstrate that these linked subunit vaccines when combined with Sepivac SWE™, a squalene in water emulsion (SWE) adjuvant, are immunogenic in Syrian hamsters and subsequently provide protection from infection with SARS-CoV-2 VOCs Omicron (BA.1), Delta, and Beta. Importantly, the bivalent and trivalent vaccine candidates offered protection against some heterologous SARS-CoV-2 VOCs that were not included in the vaccine design, demonstrating the potential for broad protection against a range of different VOCs. Furthermore, these formulated vaccine candidates were stable at 2-8 °C for up to 13 months post-formulation, highlighting their utility in low-resource settings. Indeed, our vaccine platform will enable the development of safe and broadly protective vaccines against emerging betacoronaviruses that pose a significant health risk for humans and agricultural animals.
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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 ».