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Enregistrement W4406153852 · doi:10.3390/vaccines13010047

A Spike-Based mRNA Vaccine Encapsulated in Phospholipid 1,2-Dioleoyl-sn-Glycero-3-PhosphoEthanolamine Containing Lipid Nanoparticles Induced Potent B- and T-Cell Responses Associated with Protection Against SARS-CoV-2 Infection and COVID-19-like Symptoms in Hamsters

2025· article· en· W4406153852 sur OpenAlexaff
Afshana Quadiri, Swayam Prakash, Latifa Zayou, Nisha R. Dhanushkodi, Amruth Chilukuri, Gemma Ryan, Kelly Wang, Hawa Vahed, Aziz Alami Chentoufi, Lbachir BenMohamed

Notice bibliographique

RevueVaccines · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensPrecision Nanosystems (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesUniversity of California, Irvine
Mots-clésImmunogenicityProinflammatory cytokineMessenger RNAChemistryHamsterPhospholipidExosomeVirologyAntigenBiologyImmunologyMolecular biologyMicrovesiclesBiochemistryInflammationmicroRNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nucleoside-modified mRNA encapsulated in lipid nanoparticles (LNPs) have emerged as a promising vaccine strategy, especially for COVID-19. While the LNPs protect mRNA from degradation and efficiently deliver the mRNA to antigen-presenting cells, the effect of lipid composition on the immunogenicity and protective efficacy of mRNA/LNP vaccines is not well characterized. Studies on using the mRNA/LNP platform for vaccines have largely focused on the nucleic acid cargo with less attention paid to the LNP vehicle. Whether the composition and biophysical properties of LNPs impact vaccine performance remains to be fully elucidated. METHODS: In the present study, we used SARS-CoV-2 Spike-mRNA as a prototype vaccine to study the effect of four different LNPs with various lipid compositions. RESULTS: We demonstrate that when the same Spike-mRNA was delivered in the LNP4 formulation based on phospholipid 1,2-dioleoyl-sn-glycero-3-Phosphoethanolamine, it outperformed other LNPs (LNP1, LNP2, and LNP3) that are based on different lipids. Compared to the other three LNPs, LNP4 (i) enhanced the phenotypic and functional maturation of dendritic cells; (ii) induced strong T-cell responses; (iii) increased the secretion of proinflammatory cytokines and pro-follicular T helper (Tfh) cell cytokines; (iv) induced higher neutralization IgG titers; and (v) provided better protection against SARS-CoV-2 infection and COVID-19-like symptoms in the hamster model. Furthermore, we compared LNP-4 with the commercially available LNPs and found it to provide better T-cell immunity against COVID-19 in hamsters. CONCLUSION: This study suggests mRNA vaccines encapsulated in Phospholipid 1,2-Dioleoyl-sn-Glycero-3-PhosphoEthanolamine containing LNPs induced Potent B- and T cell immunity. The mechanisms by which Phospholipid 1,2-Dioleoyl-sn-Glycero-3-PhosphoEthanolamine-based LNPs may activate protective B and T cells are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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