T Cell Receptor-Like Recognition of Tumor In Vivo by Synthetic Antibody Fragment
Notice bibliographique
Résumé
A major difficulty in treating cancer is the inability to differentiate between normal and tumor cells. The immune system differentiates tumor from normal cells by T cell receptor (TCR) binding of tumor-associated peptides bound to Major Histocompatibility Complex (pMHC) molecules. The peptides, derived from the tumor-specific proteins, are presented by MHC proteins, which then serve as cancer markers. The TCR is a difficult protein to use as a recombinant protein because of production issues and has poor affinity for pMHC; therefore, it is not a good choice for use as a tumor identifier outside of the immune system. We constructed a synthetic antibody-fragment (Fab) library in the phage-display format and isolated antibody-fragments that bind pMHC with high affinity and specificity. One Fab, fE75, recognizes our model cancer marker, the Human Epidermal growth factor Receptor 2 (HER2/neu) peptide, E75, bound to the MHC called Human Leukocyte Antigen-A2 (HLA-A2), with nanomolar affinity. The fE75 bound selectively to E75/HLA-A2 positive cancer cell lines in vitro. The fE75 Fab conjugated with (64)Cu selectively accumulated in E75/HLA-A2 positive tumors and not in E75/HLA-A2 negative tumors in an HLA-A2 transgenic mouse as probed using positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) imaging. Considering that hundreds to thousands of different peptides bound to HLA-A2 are present on the surface of each cell, the fact that fE75 arrives at the tumor at all shows extraordinary specificity. These antibody fragments have great potential for diagnosis and targeted drug delivery in cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».