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Enregistrement W6981099234

Développement d'une nanoplateforme vaccinale synthétique multifonctionnalisée à base de peptides d'auto-assemblage

2023· other· fr· W6981099234 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2023
Typeother
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésContext (archaeology)DeadlockHuman proteins
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La vaccination constitue l’approche la plus efficace pour lutter contre les maladies infectieuses. La majorité des vaccins actuellement employés sont constitués d'organismes entiers atténués ou inactivés. Un regain de virulence ou une inactivation incomplète demeurent des inconvénients majeurs associés à ce type de vaccins dits traditionnels. Ainsi, des alternatives plus sûres furent élaborées, notamment les vaccins sous-unitaires, lesquels se composent d’un ou plusieurs antigènes spécifiques à un pathogène. Néanmoins, ces vaccins de nouvelle génération sont faiblement immunogéniques et par conséquent, nécessitent l’utilisation de plateforme de livraison vaccinale et/ou la supplémentation d’adjuvants. À cet effet, les peptides ayant la capacité de s'auto-assembler en filaments avec une structure en feuillets-β-croisés, tel que le peptide I10, ont démontré un certain potentiel. Considérant leur capacité à être fonctionnalisés avec un antigène ainsi qu’à stimuler intrinsèquement l’immunité innée, ces nanoassemblages servent d’une part de plateforme de livraison vaccinale et d’autre part d’adjuvant. Dans ce contexte, l’objectif de cette étude consistait à utiliser le co-assemblage moléculaire de peptides I10 distinctement fonctionnalisés (i.e. conjugué à une molécule fonctionnelle) avec l’antigène grippal M2e et un agoniste des récepteurs Toll Like (TLR7 ou TLR9) en guise d’adjuvant afin d’élaborer des plateformes vaccinales multifonctionnalisées. Les agonistes des récepteurs TLR7 et TLR9 ont été fonctionnalisés sur différentes plateformes à l’aide de stratégies de conjugaison bioorthogonales soulignant ainsi la versatilité des nanoplateformes. Une caractérisation biophysique via spectroscopie et microscopie, entre autres, permis de confirmer la structure en feuillet-β-croisés et la morphologie filamenteuse des plateformes multifonctionnalisées. Des essais in vitro sur des lignées cellulaires ont également été entrepris via cytométrie, microscopie et spectroscopie, révélant une importante internalisation des plateformes multifonctionnalisées par les cellules présentatrices d’antigènes ainsi que le maintien des activités biologiques des agonistes TLR à la suite de leur conjugaison, menant à une forte activation des cellules immunitaires innées. Une évaluation immunologique in vivo a ensuite été effectuée à l’aide du modèle murin balb/c, révélant l’induction d’une réponse immunitaire humorale robuste spécifique à l’antigène ainsi qu’une réponse cellulaire mixte Th1/Th2 par les plateformes multifonctionnalisées, aboutissant à une protection complète contre une infection expérimentale létale du virus inflenza A (PR8 H1N1). Dans l’ensemble, ces plateformes multifonctionnalisées constituent une stratégie prometteuse pour améliorer l'efficacité de vaccins sous-unitaires et conduisent au développement de vaccins antigrippaux entièrement synthétiques et universels. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : nanovaccins; peptides d’auto-assemblage; co-assemblage; feuillets-β-croisés; nanoplateforme de livraison vaccinale; vaccins sous-unitaires; vaccins antigrippaux

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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