Systemic and Mucosal Antibody Responses to SARS-CoV-2 Variant-Specific Prime-and-Boost and Prime-and-Spike Vaccination: A Comparison of Intramuscular and Intranasal Bivalent Vaccine Administration in a Murine Model
Notice bibliographique
Résumé
Background: The rapid genetic evolution of SARS-CoV-2 has led to the emergence of immune-evading, highly transmissible variants of concern (VOCs). This prompts the need for next-generation vaccines that elicit robust mucosal immunity in the airways to directly curb viral infection. Objective: Here, we investigate the impact of heterologous variant prime–boost regimens on humoral responses, focusing on intramuscular (IM) and intranasal (IN) routes of administration. Using a murine model, we assessed the immunogenicity of unadjuvanted protein boosts with Wu-1, Omicron BA.4/5, or Wu-1 + BA.4/5 spike antigens following monovalent or bivalent IM priming with mRNA-LNP vaccines. Results: IM priming induced strong systemic total and neutralizing antibody responses that were further enhanced by IN boosts with BA.4/5. IN boosting achieved the broadest serum neutralization across all VOCs tested. Notably, bivalent mRNA-LNP IM priming induced robust, cross-variant serum neutralizing antibody production, independent of subsequent IN boost combinations. Conclusions: Our findings highlight the benefit of including distinct antigenic variants in the prime vaccination followed by a variant-tailored IN boost to elicit both systemic and mucosal variant-specific responses that are potentially capable of reducing SARS-CoV-2 transmission.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».