mRNA-LNP vaccines against hepatitis B virus induce protective immune responses in preventive and chronic mouse challenge models
Notice bibliographique
Résumé
Over 300 million people worldwide suffer from chronic hepatitis B virus (HBV) infections that can cause serious liver damage and hepatocellular carcinoma. Ineffective innate and adaptive immune responses characterize these chronic infections, making the development of a therapeutic vaccine an urgent medical need. While current vaccines can prevent HBV infections, they are ineffective in treating chronic disease. This study investigated lipid nanoparticle (LNP)-formulated nucleoside-modified mRNA vaccines encoding hepatitis B surface antigen (HBsAg) for prophylactic and therapeutic applications. We found that HBsAg mRNA-LNP vaccines induced robust humoral and cellular immune responses, outperforming the protein-based vaccine approved for human use. The incorporation of a major histocompatibility complex class I (MHC class I) signal peptide further enhanced Th1-biased responses preventing HBV infections in a mouse model. Importantly, mRNA-LNP vaccination led to seroconversion, HBsAg clearance, and strong T cell responses in a chronically infected mouse model. These findings highlight the potential of mRNA-LNP as an alternative and effective vaccine modality for HBV prophylaxis and therapeutic use in treating chronic infections.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».