iDC-targeting PfCSP mRNA vaccine confers superior protection against Plasmodium compared to conventional mRNA
Notice bibliographique
Résumé
Malaria resurgence in 2022 saw 249 million clinical cases and 608,000 deaths, mostly in children under five. The WHO-approved circumsporozoite protein (CSP)-targeting vaccines, RTS,S and R21, remain limited in availability. Strong humoral responses are crucial for sporozoite neutralization before hepatocyte infection, yet first-generation vaccines provide suboptimal protection, necessitating improved strategies. With the success of mRNA-LNP vaccines against COVID-19, there is interest in leveraging this approach to malaria. Here, we developed a novel chemokine fusion mRNA vaccine targeting immature dendritic cells (iDC) to enhance immunity against P. falciparum CSP (PfCSP). Mice immunized with MIP3α-CSP mRNA-LNP exhibited stronger CD4 + T cell responses and higher anti-NANP6 antibody titers than conventional CSP mRNA-LNP. Importantly, upon P. berghei PfCSP transgenic sporozoite challenge, MIP3α-CSP mRNA provided significantly greater protection from liver infection, strongly associated with multifunctional CD4 + T cells and anti-NANP6 titers. This study underscores iDC targeting as a promising strategy to enhance malaria vaccine efficacy.
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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 ».