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Enregistrement W7116451421 · doi:10.5061/dryad.g79cnp64d

N1-methylpseudouridine enhances immunogenicity of RNA/lipidnanoparticle vaccines targeting SARS-CoV-2 spike and the model antigen ovalbumin

2025· dataset· en· W7116451421 sur OpenAlexaff
Bassel Akache, Hiva Azizi, Tyler M. Renner, Gerard Agbayani, Renu Dudani, Blair A. Harrison, Martín A. Rossotti, Jamshid Tanha, Michael J. McCluskie, Felicity C. Stark

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunogenicityRNAAntigenOvalbuminUridineImmune systemEpitope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent success of RNA/lipid nanoparticle (LNP)-based vaccine formulations in the clinic against SARS-CoV-2 and RSV has highlighted the potential of this platform. While RNA-LNP vaccines share the fundamental principle of using lipid nanoparticles to deliver RNA molecules into host cells to induce antigen expression and antigen-specific immune responses, several factors including RNA type (i.e., messenger, self-amplifying), RNA chemistry and/or nanoparticle formulation can influence the vaccine’s stability, tolerability and overall activity. Although these differences may influence clinical performance, the lack of head-to-head comparative studies limits the ability to identify which factors have contributed most to the success of the clinically approved vaccines. Herein, we evaluated the influence of N1-methylpseudouridine incorporation into the RNA molecule on the overall immunogenicity of RNA vaccines encoding either the pathogen derived antigen SARS-CoV-2 spike or the model antigen ovalbumin. Across repeated in vivo mouse studies, we demonstrate that the replacement of canonical uridine with N1-methylpseudouridine in the RNA molecules leads to more immunogenic vaccine formulations, corresponding to higher antigen-specific antibody titers as well as neutralizing activity. Both types of RNA vaccines induced antigen-specific T cells, with the chemically modified RNA eliciting significantly higher levels of spike-specific CD4+ T cells. As such, the incorporation of N1-methylpseudouridine can enhance vaccine immunogenicity, providing insight into the activity of previously evaluated formulations and supporting its continued use in vaccines under development.

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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,302 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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