Lipid nanoparticle encapsulation enhances the immunogenicty of a SARS-CoV-2 Delta variant-based DNA vaccine and enables protection against heterologous omicron subvariants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract mRNA vaccines were instrumental in limiting the extent of the COVID-19 pandemic. Despite being presented as an alternative to mRNA vaccines, DNA vaccines have not achieved similar levels of clinical success. We evaluated the immunogenicity and protective efficacy of a CD40L-adjuvanted Spike DNA vaccine based on the B.1.617.2 (Delta) variant when encapsulated in lipid nanoparticle formulations, created using DLin-KC2-DMA and SM-102 ionizable lipids. Syrian hamsters were vaccinated twice intramuscularly with unformulated or LNP-encapsulated DNA vaccines before being challenged with homologous or heterologous BA.5 (Omicron) strains of SARS-CoV-2. LNP encapsulation enhanced immune responses following one and two doses, increasing binding and neutralizing antibody titers. LNP encapsulation also enabled the neutralization of multiple omicron sub variants. LNP encapsulation also provided greater protection from challenge with both Delta and Omicron strains of SARS-CoV-2, reducing weight loss and suppressing viral replication in the upper and lower respiratory tract. This reduced viral burden coincided with the prevention of lung pathology. These results highlight the increased effectiveness of DNA vaccines afforded using similar delivery vehicles as those found in commercial mRNA vaccine formulations. Further studies are required to fully understand the safety and tolerability of this approach, as well as to directly compare the DNA formulations with mRNA vaccines.
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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 ».