Improved influenza vaccine responses after expression of multiple viral glycoproteins from a single mRNA
Notice bibliographique
Résumé
Influenza viruses cause substantial morbidity and mortality every year despite seasonal vaccination. mRNA-based vaccines have the potential to elicit more protective immune responses, but for maximal breadth and durability, it is desirable to deliver both the viral hemagglutinin and neuraminidase glycoproteins. Delivering multiple antigens individually, however, complicates manufacturing and increases cost, thus it would be beneficial to express both proteins from a single mRNA. Here, we develop an mRNA genetic configuration that allows the simultaneous expression of unmodified, full-length NA and HA proteins from a single open reading frame. We apply this approach to glycoproteins from contemporary influenza A and B viruses and, after vaccination, observe high levels of functional antibodies and protection from disease in female mouse and male ferret challenge models. This approach may further efforts to utilize mRNA technology to improve seasonal vaccine efficacy by efficiently delivering multiple viral antigens simultaneously and in their native state. Here, the authors report the development of a genetic platform for mRNA-LNP vaccines that encodes the two major influenza virus glycoprotein genes into a single mRNA molecule. They show that this approach is generalizable to diverse influenza virus strains and is immunogenic and protective in mouse and ferret models of influenza disease.
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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 | 0,001 |
| 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 ».