Comprehensive optimization of a single-chain variable domain antibody fragment as a targeting ligand for a cytotoxic nanoparticle
Notice bibliographique
Résumé
Antibody-targeted nanoparticles have the potential to significantly increase the therapeutic index of cytotoxic anti-cancer therapies by directing them to tumor cells. Using antibodies or their fragments requires careful engineering because multiple parameters, including affinity, internalization rate and stability, all need to be optimized. Here, we present a case study of the iterative engineering of a single chain variable fragment (scFv) for use as a targeting arm of a liposomal cytotoxic nanoparticle. We describe the effect of the orientation of variable domains, the length and composition of the interdomain protein linker that connects VH and VL, and stabilizing mutations in both the framework and complementarity-determining regions (CDRs) on the molecular properties of the scFv. We show that variable domain orientation can alter cross-reactivity to murine antigen while maintaining affinity to the human antigen. We demonstrate that tyrosine residues in the CDRs make diverse contributions to the binding affinity and biophysical properties, and that replacement of non-essential tyrosines can improve the stability and bioactivity of the scFv. Our studies demonstrate that a comprehensive engineering strategy may be required to identify a scFv with optimal characteristics for nanoparticle targeting.
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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) | 0,000 | 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 ».