Bivalent mRNA booster encoding virus-like particles elicits potent polyclass receptor-binding domain antibodies in pre-vaccinated mice
Notice bibliographique
Résumé
mRNA vaccines emerged as a leading vaccine technology during the COVID-19 pandemic. However, their sustained protective efficacies were limited by relatively short-lived antibody responses and the emergence of SARS-CoV-2 variants, necessitating frequent and variant-updated boosters. We recently developed the ESCRT- and ALIX-binding region (EABR) mRNA vaccine platform, which encodes engineered immunogens that induce budding of enveloped virus-like particles (eVLPs) from the plasma membrane, thereby resulting in presentation of immunogens on cell surfaces and eVLPs. Prior studies showed that spike (S)-EABR mRNA-LNP immunizations elicited enhanced neutralizing antibody responses against ancestral and variant SARS-CoV-2 compared with conventional S mRNA-LNP in naïve mice, but the effectiveness of S-EABR mRNA-LNP boosters in the context of pre-existing immunity has not been investigated. Here, we evaluated monovalent Wuhan-Hu-1 (Wu1) and bivalent (Wu1/BA.5) S-EABR mRNA-LNP boosters in mice pre-vaccinated with conventional Wu1 S mRNA-LNP. Compared to conventional S mRNA-LNP boosters, the EABR approach enhanced monovalent and bivalent mRNA-LNP booster-induced neutralizing responses against Omicron subvariants BA.1, BA.5, BQ.1.1, and XBB.1, with bivalent S-EABR mRNA-LNP consistently eliciting the highest titers. Epitope mapping of polyclonal antisera by deep mutational scanning revealed that bivalent S-EABR mRNA-LNP boosted diverse "polyclass" anti-RBD responses, suggesting balanced targeting of multiple RBD epitope classes. In contrast, monovalent S, bivalent S, and monovalent S-EABR mRNA-LNP boosters elicited less diverse polyclonal serum responses primarily targeting immunodominant RBD epitopes. Cryo-EM structures demonstrated that bivalent mRNA immunizations promote S heterotrimer formation, potentially enhancing bivalent S-EABR mRNA-LNP booster-induced antibody breadth and polyclass epitope targeting by activating cross-reactive B cells through intra-S crosslinking. These findings support the future design of bivalent or multivalent S-EABR mRNA-LNP boosters as a promising strategy to confer broader, and therefore potentially more durable, protection against emerging SARS-CoV-2 variants and other rapidly evolving viruses.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».