A targeted single mutation in influenza A virus universal epitope transforms immunogenicity and protective immunity via CD4+ T cell activation
Notice bibliographique
Résumé
CD4 + T cells are central to adaptive immunity. Their role in cross-protection in viral infections such as influenza and severe acute respiratory syndrome (SARS) is well documented; however, molecular rules governing T cell receptor (TCR) engagement of peptide-human leukocyte antigen (pHLA) class II are less understood. Here, we exploit an aspect of HLA class II presentation, the peptide-flanking residues (PFRs), to "tune" CD4 + T cell responses within an in vivo model system of influenza. Using a recombinant virus containing targeted substitutions at immunodominant HLA-DR1 epitopes, we demonstrate limited weight loss and improved clinical scores after heterosubtypic re-challenge. We observe enhanced protection linked to lung-derived influenza-specific CD4 + and CD8 + T cells prior to re-infection. Structural analysis of the ternary TCR:pHLA complex identifies that flanking amino acids influence side chains in the core 9-mer peptide, increasing TCR affinity. Augmentation of CD4 + T cell immunity is achievable with a single mutation, representing a strategy to enhance adaptive immunity that is decoupled from vaccine modality.
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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 ».