Identification of a protective antigen reveals the trade-off between iron acquisition and antigen exposure in a global fungal pathogen
Notice bibliographique
Résumé
Systemic infections caused by Cryptococcus claim over 161,000 lives annually, with global mortality rate close to 70% despite antifungal therapies. Currently, no vaccine is available. To develop an effective multivalent vaccine against this free-living opportunistic eukaryotic pathogen, it is critical to identify protective antigens. We previously discovered ZNF2 oe strains elicit protective host immune responses and increase the abundance of antigens present in the capsule, which is required for its immunoprotection. Capsule is a defining feature of Cryptococcus species and composed of polysaccharides and mannoproteins. Here, we found increased levels of exposed mannoproteins in ZNF2 oe cells. As mannoproteins are the primary components recognized by anticryptococcal cell-mediated immune responses and few have been characterized, we systemically screened all 49 predicted GPI-mannoproteins in Cryptococcus neoformans for enhanced host recognition. We identified those highly present in ZNF2 oe cells and found Cig1 to be a protective antigen against cryptococcosis either as a recombinant protein vaccine or an mRNA vaccine. Cig1 is induced by iron limitation and is highly expressed by this fungus in infected mice and in patients with cryptococcal meningitis. Remarkably, iron restriction by the host induces cryptococcal cells to express iron-uptake proteins including Cig1, which act as cryptococcal antigens and in turn enhance host detection. Our results highlight an arms race between the pathogen and the host centered on iron competition, and the trade-off between cryptococcal iron acquisition and antigen exposure. These findings demonstrate the potential of leveraging this host–pathogen interaction for vaccine development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».