The BNT162b2 mRNA vaccine demonstrates reduced age-associated TH1 support in vitro and in vivo
Notice bibliographique
Résumé
mRNA vaccines demonstrate impaired immunogenicity and durability in vulnerable older populations. We hypothesized that human in vitro modeling and proteomics could elucidate age-specific mRNA vaccine actions. BNT162b2-stimulation changed the plasma proteome of blood samples from young (18-50Y) and older adult (≥60Y) participants, assessed by mass spectrometry, proximity extension assay, and multiplex. Young adult up-regulation (e.g., PSMC6, CPN1) contrasted reduced induction in older adults (e.g., TPM4, APOF, APOC2, CPN1, PI16). 30–85% lower T H 1-polarizing cytokines and chemokines were induced in elderly blood (e.g., IFNγ, CXCL10). Analytes lower in older adult samples included human in vivo mRNA immunogenicity biomarkers (e.g., IFNγ, CXCL10, CCL4, IL-1RA). BNT162b2 also demonstrated reduced CD4 + T H 1 responses in aged vs. young adult mice. Our study demonstrates the utility of human in vitro platforms modeling age-specific mRNA vaccine immunogenicity, highlights impaired support of T H 1 polarization in older adults, and provides a rationale for precision mRNA vaccine adjuvantation to induce greater immunogenicity.
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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) | 0,002 | 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 ».