Chikungunya Virus Vaccines: A Review of IXCHIQ and PXVX0317 from Pre-Clinical Evaluation to Licensure
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Chikungunya virus is an emerging mosquito-borne alphavirus that causes febrile illness and arthritic disease. Chikungunya virus is endemic in 110 countries and the World Health Organization estimates that it has caused more than 2 million cases of crippling acute and chronic arthritis globally since it re-emerged in 2005. Chikungunya virus outbreaks have occurred in Africa, Asia, Indian Ocean islands, South Pacific islands, Europe, and the Americas. Until recently, no specific countermeasures to prevent or treat chikungunya disease were available. To address this need, multiple vaccines are in human trials. These vaccines use messenger RNA-lipid nanoparticles, inactivated virus, and viral vector approaches, with a live-attenuated vaccine VLA1553 and a virus-like particle PXVX0317 in phase III testing. In November 2023, the US Food and Drug Administration (FDA) approved the VLA1553 live-attenuated vaccine, which is marketed as IXCHIQ. In June 2024, Health Canada approved IXCHIQ, and in July 2024, IXCHIQ was approved by the European Commission. On August 13, 2024, the US FDA granted priority review for PXVX0317. The European Medicine Agency is considering accelerated assessment review of PXVX0317, with potential for approval by both agencies in 2025. In this review, we summarize published data from pre-clinical and clinical trials for the IXCHIQ and PXVX0317 vaccines. We also discuss unanswered questions including potential impacts of pre-existing chikungunya virus immunity on vaccine safety and immunogenicity, whether long-term immunity can be achieved, safety in children, pregnant, and immunocompromised individuals, and vaccine efficacy in people with previous exposure to other emerging alphaviruses in addition to chikungunya virus.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 découle