An Intranasal Multivalent Epitope-Based Nanoparticle Vaccine Confers Broad Protection against Divergent Influenza Viruses

病毒学 表位 血凝素(流感) 流感疫苗 接种疫苗 病毒基质蛋白 生物 神经氨酸酶 免疫 鼻腔给药 抗原 免疫原性 甲型流感病毒 免疫系统 抗体 病毒 免疫学
作者
Jingdi Pan,Qihui Wang,Mi Qi,Jianjun Chen,Xuefan Wu,Xiaowei Zhang,Wei Li,Xian‐En Zhang,Zongqiang Cui
出处
期刊:ACS Nano [American Chemical Society]
卷期号:17 (14): 13474-13487 被引量:83
标识
DOI:10.1021/acsnano.3c01829
摘要

The development of a universal influenza vaccine to control public health threats from circulating and emerging influenza viruses is highly desirable. Here we report an intranasal multivalent epitope-based nanoparticle vaccine with broad protection against divergent influenza A and B viruses. Three highly conserved epitopes consisting of the A α-helix of hemagglutinin (H), the ectodomain of matrix protein 2 (M) and the HCA-2 of neuraminidase (N) are presented on a self-assembling recombinant human heavy chain ferritin cage (F) to generate the HMNF nanoparticle. Intranasal immunization of mice with HMNF mobilized potent immune responses, including high levels of antigen-specific antibodies and T cell-mediated responses, which exhibited cross-reactivity to various antigen mutations. Vaccination with HMNF conferred full protection against lethal challenge with divergent influenza A and B viruses. The broad protection of HMNF nanoparticles could be attributed to the synergistic function of antibodies and T cells. Moreover, the induced immune responses are long-lasting, and protection is maintained six months after vaccination. Our constructed HMNF nanoparticle can serve as a promising candidate for a universal influenza vaccine.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
万能图书馆应助小李采纳,获得10
刚刚
苏州河发布了新的文献求助10
刚刚
yy关注了科研通微信公众号
刚刚
zqt完成签到,获得积分10
刚刚
顾矜应助jhy0803采纳,获得10
2秒前
金磊发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
尊敬诗桃完成签到 ,获得积分10
2秒前
chengsq完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
chemwd完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
自由春天发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
无花果应助youxianlang采纳,获得10
6秒前
Orange应助爱吃年糕采纳,获得10
7秒前
lZzz应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
英姑应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
丘比特应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
打打应助科研小虫采纳,获得10
8秒前
8秒前
猪皮恶人发布了新的文献求助10
8秒前
发发发布了新的文献求助10
8秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
8秒前
仁爱糖豆应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
Memory应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
lZzz应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
小马甲应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
田様应助aspas采纳,获得10
9秒前
852应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
打打应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7582625
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9161560
关于积分的说明 19603854
捐赠科研通 7164839
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266176
关于科研通互助平台的介绍 2431084
邀请新用户注册赠送积分活动 2257468