Development of Long-Term Stability of Enveloped rVSV Viral Vector Expressing SARS-CoV-2 Antigen Using a DOE-Guided Approach
Notice bibliographique
Résumé
Liquid formulations have been successfully used in many viral vector vaccines including influenza (Flu), hepatitis B, polio (IPV), Ebola, and COVID-19 vaccines. The main advantage of liquid formulations over lyophilized formulations is that they are cost-effective, as well as easier to manufacture and distribute. However, studies have shown that the liquid formulations of enveloped viral vector vaccines are not stable over extended periods of time. In this study, we explored the development of the liquid formulations of an enveloped recombinant Vesicular Stomatitis Virus (VSV) expressing the SARS-CoV-2 spike glycoprotein. To do so, we used a design of experiments (DOE) method, which allowed us to assess the stability dynamics of the viral vector in an effective manner. An initial stability study showed that trehalose, gelatin, and histidine were effective at maintaining functional viral titers during freeze-thaw stress and at different temperatures (-20, 4, 20, and 37 °C). These preliminary data helped to identify critical factors for the subsequent implementation of the DOE method that incorporated a stress condition at 37 °C. We used the DOE results to identify the optimal liquid formulations under the selected accelerated stress conditions, which then guided the identification of long-term storage conditions for further evaluation. In the long-term stability study, we identified several liquid formulations made of sugar (sucrose, trehalose, and sorbitol), gelatin, and a histidine buffer that resulted in the improved stability of rVSV-SARS-CoV-2 at 4 °C for six months. This study highlights an effective approach for the development of liquid formulations for viral vector vaccines, contributing significantly to the existing knowledge on enveloped viral vector thermostability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».