Design-of-experiments based development and in vitro evaluation of a cationic lipid-based triple adjuvanted subunit pertussis vaccine
Notice bibliographique
Résumé
The use of a cationic lipid nanoparticle based triple adjuvant complex (L-TriAdj) was previously demonstrated to provide great utility in enhancing local intranasal immunity against pertussis. However, the role of lipid composition as a critical product parameter has not been fully elucidated. The aim of this study was to optimize the lipid composition of L-TriAdj using design-of-experiments methodology, and to define the role of lipid composition on the physicochemical properties and in vitro behavior (cellular viability, uptake and cytokine expression) of L-TriAdj pertussis vaccine formulations applied to antigen presenting cells. L-TriAdj formulations were prepared using a thin-film hydration and extrusion method, with admixing of the adjuvant components and antigens. In-vitro experiments were conducted using the MTT assay, confocal imaging and flow cytometry. The DoE approach was used to optimize L-TriAdj vaccine formulations to particle sizes less than 200 nm. Results indicated that increasing the alkyl chain length of phosphatidylcholine (PC) lipids was associated with significant changes in cellular viability, enhancement of cellular uptake and induction of IL-12 and IFN-γ. Varying the ratio between phosphoethanolamine and phosphatidylcholine lipids was associated with significant changes in cellular viability and uptake; however, no significant effects in dendritic cell maturation were noted.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».