Nanoparticles as Delivery Systems for Antigenic Saccharides: From Conjugation Chemistry to Vaccine Design
Notice bibliographique
Résumé
Glycoconjugate vaccines have been effective in preventing numerous bacterial infectious diseases and have shown recent potential to treat cancers through active immunotherapy. Soluble polysaccharides elicit short-lasting immune responses and are usually covalently linked to immunogenic carrier proteins to enhance the antigen-specific immune response by stimulating T-cell-dependent mechanisms. Nonetheless, the conjugation of purified polysaccharides to carrier proteins complexifies vaccine production, and immunization with protein glycoconjugates can lead to the undesirable immunogenic interference of the carrier. Recently, the use of nanoparticles and nanoassemblies for the delivery of antigenic saccharides has gathered attention from the scientific community. Nanoparticles can be easily functionalized with a diversity of functionalities, including T-cell epitope, immunomodulator and synthetic saccharides, allowing for the modulation and polarization of the glycoantigen-specific immune response. Notably, the conjugation of glycan to nanoparticles protects the antigens from degradation and enhances their uptake by immune cells. Different types of nanoparticles, such as liposomes assembled from lipids, inorganic nanoparticles, virus-like particles and dendrimers, have been explored for glycovaccine design. The versatility of nanoparticles and their ability to induce robust immune responses make them attractive delivery platforms for antigenic saccharides. The present review aims at summarizing recent advancements in the use of nano-scaled systems for the delivery of synthetic glycoantigens. After briefly presenting the immunological mechanisms required to promote a robust immune response against antigenic saccharides, this review will offer an overview of the current trends in the nanoparticle-based delivery of glycoantigens.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 ».