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Contenuto archiviato il 2024-05-27

Evaluation of lentivirus dna vaccination strategies in sheep

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Riduzione del carico provirale nel sangue delle pecore

Le pecore sottoposte ad immunizzazione sistemica con gag + gagIFN hanno presentato una marcata riduzione del carico provirale del virus maedi visna (MVV) nel sangue.

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Lo sviluppo di un vaccino adatto per combattere i lentivirus dei piccoli ruminanti (SRLV), che colpiscono pecore e capre, si è rivelato una sfida importante per gli scienziati. Questo sviluppo è dovuto alle informazioni limitate sugli antigeni target, sulle risposte immunitarie protettive e sulle strategie di vaccinazione. Il progetto MVAC ha studiato gli antigeni più adatti per ottenere una protezione ed ha esaminato le migliori strategie di vaccinazione. I ricercatori hanno valutato le strategie dei vaccini a DNA nelle pecore colpite da MVV, che causa encefaliti e polmoniti croniche. Le pecore sono state sottoposte ad immunizzazione sistemica con il gene gag e con l'interferone gag (gagIFN). I geni gag codificano i precursori delle proteine interne del virus che si trovano intorno al genoma del retrovirus. Queste pecore di prova hanno presentato una riduzione significativa del carico di provirus nel sangue. Il provirus è un genoma virale che si è integrato nel DNA della cellula ospite e viene replicato passivamente con il genoma dell'ospite. Tuttavia, l'equipe di ricerca ha scoperto che il carico provirale nel tessuto polmonare degli animali non era molto diverso da quello dei controlli. Ha anche scoperto che i carichi provirali nel sangue e nei tessuti delle pecore immunizzate con gp150env, che codifica per gli elementi intermedi per le proteine nell'involucro del virus, non erano diversi da quelli dei controlli. I risultati indicano che la propagazione del virus dal tessuto polmonare veniva limitata dall'immunizzazione con gag. Pertanto, l'immunizzazione sistemica con DNA non ha fermato l'infezione ma ha indotto una riduzione del carico provirale nel sangue delle pecore immunizzate con il gene gag. Si raccomandano test su larga scala per analizzare ulteriormente l'importanza di questi dati.

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