Preclinical Efficacy and Safety Assessment of an Antibody–Drug Conjugate Targeting the c-RET Proto-Oncogene for Breast Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The RET proto-oncogene has been implicated in breast cancer, and the studies herein describe the preclinical and safety assessment of an anti-RET antibody-drug conjugate (ADC) being developed for the treatment of breast cancer. EXPERIMENTAL DESIGN: RET protein expression was analyzed in breast tumor samples using tissue microarrays. The fully human anti-RET antibody (Y078) was conjugated to the DM1 and DM4 derivatives of the potent cytotoxic agent maytansine using thioether and disulfide linkers, respectively. The resulting compounds, designated Y078-DM1 and Y078-DM4, were evaluated for antitumor activity using human breast cancer cell lines and established tumor xenograft models. A single-dose, 28-day, safety study of Y078-DM1 was performed in cynomolgus monkeys. RESULTS: By immunohistochemistry, RET expression was detected in 57% of tumors (1,596 of 2,800 tumor sections) and was most common in HER2-positive and basal breast cancer subtypes. Potent in vitro cytotoxicity was achieved in human breast cancer cell lines that have expression levels comparable with those observed in breast cancer tissue samples. Dose-response studies in xenograft models demonstrated antitumor activity with both weekly and every-3-weeks dosing regimens. In cynomolgus monkeys, a single injection of Y078-DM1 demonstrated dose-dependent, reversible drug-mediated alterations in blood chemistry with evidence of on-target neuropathy. CONCLUSIONS: RET is broadly expressed in breast cancer specimens and thus represents a potential therapeutic target; Y078-DM1 and Y078-DM4 demonstrated antitumor activity in preclinical models. Optimization of the dosing schedule or an alternate cytotoxic agent with a different mechanism of action may reduce the potential risk of neuropathy. Clin Cancer Res; 21(24); 5552-62. ©2015 AACR.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».