Évaluation de nouvelles approches prophylactiques contre \nle virus de l’influenza
Bibliographic record
Abstract
Chaque année, la grippe est responsable d’environ 325,000 décès et engendre des pertes économiques élevées, malgré des programmes de vaccination et la disponibilité de traitements anti-grippaux. La grande majorité des vaccins disponibles sont des formulations inactivées, comprenant principalement les glycoprotéines virales, qui induisent une immunité humorale dirigée uniquement contre ces antigènes. Les vaccins de type vivant-atténués développés plus récemment sont capables d’induire une réponse immunitaire humorale et cellulaire dirigée contre l’ensemble des protéines du virus d’influenza mais l’efficacité de ces vaccins est amoindrie chez les individus ayant déjà été vaccinés ou infectés par le virus par le passé. En ce qui concerne les traitements antiviraux disponibles, on observe une augmentation continue des résistances. Le développement de nouveaux traitements antiviraux et de nouvelles approches vaccinales est donc nécessaire. \n \nDans le cadre de mes études de doctorat, nous avons émis les hypothèses suivantes : \n \na) l’utilisation de ribozymes ciblant des régions conservées dans le génome d’influenza administrés comme prophylaxie permettrait de limiter la propagation du virus d’influenza indépendamment de la souche \n \nb) l’utilisation d’un morbillivirus recombinant comme plateforme vaccinale contre le virus d’influenza permettrait d’assurer une immunité humorale et cellulaire à large spectre contre ce virus. \n \nPour tester ma première hypothèse, j’ai, en collaboration avec les laboratoires des Drs Bisaillon et Perreault de l’université de Sherbrooke, évalué le potentiel prophylactique de ribozymes à limiter la réplication du virus d’influenza. Les ribozymes sont des séquences d’ARN capables de reconnaitre puis cliver spécifiquement des séquences d’ARN cibles. Pour augmenter la spécificité de ces ribozymes, nos collaborateurs ont développé un ribozyme ayant un mécanisme de double spécificité sur un principe d’activation successif, le module « specific on/off adapter » (SOFA-HDV-rz), \n \nrendant son utilisation thérapeutique possible. L’évaluation des candidats les plus prometteurs in vitro et in vivo dans le modèle souris a démontré une capacité de certaines combinaisons de ribozymes à limiter la réplication du virus ainsi qu’un effet protecteur chez la souris. \n \n \nPour évaluer ma deuxième hypothèse, j’ai dans un premier temps mis en place un protocole de vaccination chez le furet lors d’une étude visant à évaluer l’efficacité d’un candidat vaccinale contre le virus de la maladie de Carré (canine distemper virus, CDV). Indépendamment de la voie d’inoculation, le vaccin induisait une immunité humorale protectrice qui se stabilisait après un mois sans causer des signes cliniques ou une suppression immunitaire caractéristique d’une infection au CDV. Par la suite, j’ai établi un protocole d’évaluation de la réponse immunitaire cellulaire chez le furet par un test d’ELISpot pour l’interféron gamma. Pour palier aux manques de réactifs pour cette espèce, j’ai produit un antisérum biotinylé dirigé contre l’interféron gamma de furet. J’ai finalement construit des virus CDV recombinants à partir de la souche vaccinale Onderstepoort, exprimant des gènes de la nucléoprotéine et/ou de la protéine de hémagglutinine d’une souche H1N1 saisonnière du virus d’influenza. L’expression des protéines d’influenza par les virus recombinants a été démontrée in vitro. La réponse immunitaire induite par cette approche vaccinale contre chacun des agents pathogènes sera maintenant à évaluer chez le furet. \n \nL’ensemble de mes études met en évidence le potentiel d’une approche thérapeutique basée sur des petites molécules d’ARN et constitue une contribution important au développement du modèle furet pour des études vaccinales.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".