Impact of Metabolic States on SARS-CoV-2 Vaccine Responses in Mouse Models of Obesity and Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of SARS-CoV-2 has resulted in a significant impact on public health, particularly for individuals with underlying health conditions such as obesity and diabetes. While vaccination efforts have played a crucial role in reducing hospitalizations, it remains unclear whether the effectiveness of these vaccines varies among different population groups. In this study, we investigated the immune responses generated by various SARS-CoV-2 vaccine platforms in mouse models with obesity and diabetes, focusing on both cell-mediated and humoral immune responses. Our findings revealed diminished immune responses in diabetic and obese mice compared to healthy counterparts. After vaccination with adjuvanted subunit or mRNA lipid nanoparticle (LNP) vaccines, both humoral and cell-mediated responses were significantly reduced in diabetic mice. Obese mice also exhibited decreased immunogenicity, albeit to a lesser extent. However, it should be noted that mRNA vaccines demonstrated strong neutralizing responses across all metabolic states, while adjuvanted subunit vaccines elicited higher antibody avidity in mice with type 2 diabetes (T2D) and obesity compared to healthy mice. These results suggest that the impaired humoral and cell-mediated responses observed in altered metabolic states may be linked to chronic inflammation associated with obesity and suboptimal glycemic control in diabetes. Understanding the impact of these metabolic disturbances on vaccine immunogenicity is crucial for developing optimized vaccines that can effectively enhance immune responses and provide long-lasting protection against SARS-CoV-2, even in individuals with obesity and diabetes. By contributing these findings, we support efforts to improve vaccine efficacy in populations affected by metabolic disorders, advancing effective immunization against SARS-CoV-2.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».