Plant-based vaccines - a new research field in the modern medicine
Notice bibliographique
Résumé
Although the concept of producing vaccines in plants originated in the 1980s, significant progress was only achieved when plant cell and gene technologies matured. Plant-based vaccines represent a novel and promising field in modern medicine, offering a cost-effective and scalable alternative to traditional vaccine production methods. These vaccines leverage genetically engineered plants as biofactories to produce recombinant proteins and virus-like particles (VLPs). Since the FDA approval of the plant-derived therapeutic protein taliglucerase alfa in 2012, numerous biologics-including vaccines against cholera, hepatitis B, dengue, HIV, HPV, Ebola, and COVID-19-have been developed via plant cell technology. Canada's approval of a COVID-19 vaccine in 2022 marks a major step forward in plant-based vaccine development. Unlike conventional vaccines, plant-based vaccines can be delivered orally and are less prone to contamination by human pathogens, making them particularly suitable for resource-limited regions. Orally administered plant vaccines benefit from natural bioencapsulation within plant cell walls, protecting antigens from digestive degradation and enabling targeted release in the gut, where mucosal immune responses are activated. Recent examples, such as the MucoRice-CTB cholera vaccine, demonstrate safety, immunogenicity, and potential for practical use. This review paper highlights the important advantages of plant vaccines, their immunogenic mechanisms, and the potential for oral vaccine development. Key production steps, current status, prospects, and challenges of plant-based vaccines are also discussed to provide a foundation for future research and development.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».