Multilayer Adjuvanted Influenza Protein Nanoparticles Improve Intranasal Delivery and Antigen-Specific Immunity
Notice bibliographique
Résumé
Intranasal vaccination is a desired route for protection against influenza viruses by mucosal and systemic immunity. However, the nasal mucosa impedes the intranasal delivery of vaccines. Here, we formulated layer-by-layer (LBL) influenza vaccine nanoparticles for effective intranasal delivery by coating them with alternating mucoadhesive cationic chitosan and muco-inert anionic CpG adjuvants. The nanoparticle cores were formed by desolvating influenza M2e antigen and coating it with hemagglutinin (HA) antigen via biotin-streptavidin conjugation. LBL modification promoted nasal delivery and interaction with the resident immune cells. Intranasal administration with LBL nanoparticles significantly improved cellular and humoral immune responses against HA and M2e including high IgA titers, a hallmark of potent mucosal immunity and persistence of immune responses. Distinct trends for antigen-specific immune responses were observed for different routes of vaccination. The enhanced immune responses conferred mice protection against the influenza challenge and prominently reduced viral titers, demonstrating the effectiveness of intranasal LBL vaccine nanoparticles.
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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) | 0,000 | 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 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 ».