Insights into HER2 signaling from step-by-step optimization of anti-HER2 antibodies
Notice bibliographique
Résumé
HER2, a ligand-free tyrosine kinase receptor of the HER family, is frequently overexpressed in breast cancer. The anti-HER2 antibody trastuzumab has shown significant clinical benefits in metastatic breast cancer; however, resistance to trastuzumab is common. The development of monoclonal antibodies that have complementary mechanisms of action results in a more comprehensive blockade of ErbB2 signaling, especially HER2/HER3 signaling. Use of such antibodies may have clinical benefits if these antibodies can become widely accepted. Here, we describe a novel anti-HER2 antibody, hHERmAb-F0178C1, which was isolated from a screen of a phage display library. A step-by-step optimization method was employed to maximize the inhibitory effect of this anti-HER2 antibody. Crystallographic analysis was used to determine the three-dimensional structure to 3.5 Å resolution, confirming that the epitope of this antibody is in domain III of HER2. Moreover, this novel anti-HER2 antibody exhibits superior efficacy in blocking HER2/HER3 heterodimerization and signaling, and its use in combination with pertuzumab has a synergistic effect. Characterization of this antibody revealed the important role of a ligand binding site within domain III of HER2. The results of this study clearly indicate the unique potential of hHERmAb-F0178C1, and its complementary inhibition effect on HER2/HER3 signaling warrants its consideration as a promising clinical treatment.
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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 | 0,001 |
| 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 ».