A fibronectin scaffold approach to bispecific inhibitors of epidermal growth factor receptor and insulin-like growth factor-I receptor
Notice bibliographique
Résumé
Engineered domains of human fibronectin (Adnectins™) were used to generate a bispecific Adnectin targeting epidermal growth factor receptor (EGFR) and insulin-like growth factor-I receptor (IGF-IR), two transmembrane receptors that mediate proliferative and survival cell signaling in cancer. Single-domain Adnectins that specifically bind EGFR or IGF-IR were generated using mRNA display with a library containing as many as 10 ( 13) Adnectin variants. mRNA display was also used to optimize lead Adnectin affinities, resulting in clones that inhibited EGFR phosphorylation at 7 to 38 nM compared to 2.6 μM for the parental clone. Individual, optimized, Adnectins specific for blocking either EGFR or IGF-IR signaling were engineered into a single protein (EI-Tandem Adnectin). The EI-Tandems inhibited phosphorylation of EGFR and IGF-IR, induced receptor degradation, and inhibited down-stream cell signaling and proliferation of human cancer cell lines (A431, H292, BxPC3 and RH41) with IC 50 values ranging from 0.1 to 113 nM. Although Adnectins bound to EGFR at a site distinct from those of anti-EGFR antibodies cetuximab, panitumumab and nimotuzumab, like the antibodies, the anti-EGFR Adnectins blocked the binding of EGF to EGFR. PEGylated EI-Tandem inhibited the growth of both EGFR and IGF-IR driven human tumor xenografts, induced degradation of EGFR, and reduced EGFR phosphorylation in tumors. These results demonstrate efficient engineering of bispecific Adnectins with high potency and desired specificity. The bispecificity may improve biological activity compared to monospecific biologics as tumor growth is driven by multiple growth factors. Our results illustrate a technological advancement for constructing multi-specific biologics in cancer therapy.
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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) | 0,001 | 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 ».