Safety and immunogenicity of an optimized self-replicating RNA platform for low dose or single dose vaccine applications: a randomized, open label Phase I study in healthy volunteers
Notice bibliographique
Résumé
Self-replicating RNA (srRNA) technology, in comparison to mRNA vaccines, has shown dose-sparing by approximately 10-fold and more durable immune responses. However, no improvements are observed in the adverse events profile. Here, we develop an srRNA vaccine platform with optimized non-coding regions and demonstrate immunogenicity and safety in preclinical and clinical development. Optimized srRNA vaccines generate protective immunity (according to the WHO defined thresholds) at doses up to 1,000,000-fold lower than mRNA in female mouse models of influenza and rabies. Clinically, safety and immunogenicity of RBI-4000, an srRNA vector encoding the rabies glycoprotein, was evaluated in a Phase I study (NCT06048770). RBI-4000 was able to elicit de novo protective immunity in the majority of healthy participants when administered at a dose of 0.1, 1, or 10 microgram (71%, 94%, 100%, respectively) in a prime-boost schedule. Similarly, we observe immunity above the WHO benchmark of protection following a single administration in most participants at both 1 and 10 microgram doses. There are no serious adverse events reported across all cohorts. These data establish the high therapeutic index of optimized srRNA vectors, demonstrating feasibility of both low dose and single dose approaches for vaccine applications. Here the authors report an optimized self-replicating RNA (srRNA) vaccine approach that generates protective immunity at much lower doses than mRNA vaccines in mice. In a Phase 1 study using rabies glycoprotein as antigen, they show robust immune responses at doses as low as 0.1 µg, with a favorable safety profile.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».