Pharmacokinetics and Biodistribution of Human Serum Albumin-TIMP-2 Fusion Protein Using Near-Infrared Optical Imaging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: TIMP-2 has been studied as an attractive cancer therapeutic candidate, and a TIMP-2 fusion protein (HSA/TIMP-2) displayed effective anticancer activity, despite a lack of information about its pharmacokinetics (PK) and biodistribution. The purpose of this work was to assess the PK and biodistribution of HSA/TIMP-2 as well as to quantify accumulated HSA/TIMP-2 in tumors. METHODS: Cy5.5 near-infrared (NIR) fluorescence was conjugated to the HSA/TIMP-2 protein (Cy5.5-HSA/TIMP-2) for monitoring spatio-temporal changes in vivo. For PK and biodistribution analysis, 0.2 μg/g body weight of Cy5.5-HSA/TIMP-2 was injected into MAT-LyLu prostate tumor xenografts, which were then imaged using an IVIS-200 optical imaging system. To quantify the accumulated HSA/TIMP-2 in tumors, we introduced a standard curve with depth-corrected fluorescence measurement. RESULTS: In the vascular tube formation assay with human umbilical vein endothelial cells (HUVECs), Cy5.5-HSA/TIMP-2 showed an antiangiogenic effect. In prostate cancer xenografts, Cy5.5-HSA/TIMP-2 exhibited a prolongation of blood half-life to 19.6 h and relatively preferential distribution to the tumor. The amount of tumor-accumulated Cy5.5-HSA/TIMP-2 was calculated to be 4.5 ± 0.5 ng/g body weight at 2 days, representing 2.25 ± 0.25% of the initial dose. CONCLUSIONS: We evaluated the pharmacokinetic profile and biodistribution of HSA/TIMP-2 with favorable results, providing new information for more effective approaches to cancer therapeutics using HSA/TIMP-2. Additionally, real-time in vivo fluorescence imaging analysis using a depth-corrected standard curve may serve as a platform to quantify biodistributed drug in anticancer therapeutic studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».