Controlling intracellular processing to enhance spherical nucleic acid immune stimulation
Notice bibliographique
Résumé
To mount a robust and durable immune response, the antigen in a vaccine must be processed efficiently in the appropriate intracellular compartment. Here, we report an approach for optimizing the antigen processing pathway and efficiency by using the modular design of spherical nucleic acid (SNA) nanostructures. We utilized the substrate specificity of endoplasmic reticulum aminopeptidase1 (ERAP1), a protease known to generate major histocompatibility complex class I (MHC I) epitopes in the endoplasmic reticulum, to design two ERAP1-responsive peptide linkers (EPLs). The peptide linkers append the peptide antigen onto the SNAs to bias the processing pathway toward ERAP1 and to vary the antigen processing efficiency. The two EPLs varied ERAP1 antigen processing efficiency by 10-fold. Subsequently, the EPLs increased colocalization of the antigen with ERAP1 by up to ca. 58% when compared to an SNA that did not employ this linker. The EPL that drove more efficient cleavage, augmented antigen surface presentation by 30%, ex vivo CD8 + T cell proliferation by fivefold, and in vivo generation of proinflammatory and effector memory CD8 + T cells by 5% and 18%, respectively. Furthermore, the more efficiently processed EPL-containing SNA resulted in a 2.5-fold more effective inhibition of E.G7-OVA lymphoma tumors in vivo. Taken together, these findings underscore the importance of the deliberate and rational design of vaccine structures to spatially bias antigen processing and elevate its processing efficiency to augment immune stimulation.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».