Mixed lipopeptide-based mucosal vaccine candidate induces cross-variant immunity and protects against SARS-CoV-2 infection in hamsters
Notice bibliographique
Résumé
The global dissemination of SARS-CoV-2 led to a worldwide pandemic in March 2020. Even after the official downgrading of the COVID-19 pandemic, infection with SARS-CoV-2 variants continues. The rapid development and deployment of SARS-CoV-2 vaccines helped to mitigate the pandemic to a great extent. However, the current vaccines are suboptimal; they elicit incomplete and short-lived protection and are ineffective against evolving virus variants. Updating the spike antigen according to the prevailing variant and repeated boosters is not the long-term solution. We have designed a lipopeptide-based, mucosal, pan-coronavirus vaccine candidate, derived from highly conserved and/or functional regions of the SARS-CoV-2 spike, nucleocapsid, and membrane proteins. Our studies demonstrate that the designed lipopeptides (LPMix) induced both cellular and humoral (mucosal and systemic) immune responses upon intranasal immunization in mice. Furthermore, the antibodies bound to the wild-type and mutated S proteins of SARS-CoV-2 variants of concern, including Alpha, Beta, Delta and Omicron, and also led to efficient neutralization in a surrogate viral neutralization assay. Our sequence alignment and 3-dimensional molecular modeling studies demonstrated that spike-derived epitopes, P1 and P2, are sequentially and/or structurally conserved among the SARS-CoV-2 variants. The addition of a novel mucosal adjuvant, heat-killed Caulobacter crescentus, to the lipopeptide vaccine significantly bolstered mucosal antibody responses. Finally, the lipopeptide-based intranasal vaccine demonstrated significant improvement in lung pathologies in a hamster model of SARS-CoV-2 infection. These studies are fundamentally important and open new avenues in the investigation of an innovative, broadly protective intranasal vaccine platform for SARS-CoV-2 and its variants.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».