Novel sACE2-Anti-CD16VHH Fusion Protein Surreptitiously Inhibits SARS-CoV-2 Variant Spike Proteins and Macrophage Cytokines, and Activates Natural Killer Cell Cytotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The SARS-CoV-2’s high mutations and replication rates contribute to its high infectivity and resistance to current vaccinations and treatments. The primary cause of resistance to most current treatments aligns within the coding regions for the spike S protein of SARS-CoV-2 that has mutated. As a potential novel immunotherapy, we generated a novel fusion protein composed of a soluble ACE2 (sACE2) linked to llama-derived anti-CD16 that targets different variants of spike proteins and enhances natural killer cells to target infected cells. Methods: Here, we generated a novel sACE2-AntiCD16VHH fusion protein using a Gly4Ser linker, synthesized and cloned into the pLVX-EF1alpha-IRES-Puro vector, and further expressed in ExpiCHO-S cells and purified using Ni+NTA chromatography. Results: The fusion protein significantly blocked SARS-CoV-2 alpha, beta, delta, gamma, and omicron S-proteins binding and activating angiotensin-converting enzyme receptor-2 (ACE2) on ACE2-expressing RAW-Blue macrophage cells and the secretion of several key inflammatory cytokines, G-CSF, MIP-1A, and MCP-1, implicated in the cytokine release storm (CRS). The sACE2-Anti-CD16VHH fusion protein also bridged NK cells to ACE2-expressing human lung carcinoma A549 cells and significantly activated NK-dependent cytotoxicity. Conclusions: The findings show that a VHH directed against CD16 could be an excellent candidate to be linked to soluble ACE2 to generate a bi-specific molecule (sACE2-AntiCD16VHH) suitable for bridging effector cells and infected target cells to inhibit SARS-CoV-2 variant spike proteins binding to the ACE2 receptor in the RAW-Blue cell line and pro-inflammatory cytokines and to activate natural killer cell cytotoxicity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».