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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».