Development of ACE2-tropic-betacoronavirus therapeutics for future pandemic preparedness
Notice bibliographique
Résumé
A major challenge during viral pandemics is the ability to develop therapeutics whose efficacy can withstand viral genetic evolution. During the COVID-19 pandemic, five SARS-CoV-2 monoclonal antibody (mAb) therapeutics were rendered ineffective within a period of 2 years, leading to the U.S. FDA revoking their emergency use authorization. Here, we describe ReconnAb-multimers, a new therapeutic design that broadly and potently neutralize all tested betacoronaviruses that use host ACE2 as their receptor to enter cells. These ReconnAb-multimers have potent neutralization efficacy via avidity, enhanced breadth via a new pan-betacoronavirus-binding antibody that targets a highly conserved epitope on SARS-CoV-2 spike protein, and the potential for clinical development by using a catalytically inactive ACE2 component. We demonstrate that ReconnAb-multimers neutralize all SARS-CoV-2 pseudoviruses and authentic viral variants of concern (VOC) tested, with similar or higher potency than mAbs previously approved by the FDA; neutralize related pandemic-potential betacoronaviruses, including SARS-CoV, WIV1-CoV, PRD-0038, and merbecovirus HKU5-CoV-2; and despite a short half-life, protect female mice against authentic viral challenge with Omicron variant XBB.1.5. Our results highlight ReconnAb-multimers as a broad and highly potent therapeutic that could potentially withstand viral escape against current and future betacoronaviruses that require host ACE2 as a receptor.
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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 | 0,001 |
| 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 ».