Engineering a SARS-CoV-2 Vaccine Targeting the Receptor-Binding Domain Cryptic-Face via Immunofocusing
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The receptor-binding domain (RBD) of the SARS-CoV-2 spike protein is the main target of neutralizing antibodies. Although they are infrequently elicited during infection or vaccination, antibodies that bind to the conformation-specific cryptic face of the RBD display remarkable breadth of binding and neutralization across Sarbecoviruses . Here, we employed the immunofocusing technique PMD (protect, modify, deprotect) to create RBD immunogens (PMD-RBD) specifically designed to focus the antibody response toward the cryptic-face epitope recognized by the broadly neutralizing antibody S2X259. Immunization with PMD-RBD antigens induced robust binding titers and broad neutralizing activity against homologous and heterologous Sarbecovirus strains. A serum-depletion assay provided direct evidence that PMD successfully skewed the polyclonal antibody response toward the cryptic face of the RBD. Our work demonstrates the ability of PMD to overcome immunodominance and refocus humoral immunity, with implications for the development of broader and more resilient vaccines against current and emerging viruses with pandemic potential.
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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 ».