Pretargeted Radioimmunotherapy (RIT) with a Novel Anti-TAG-72 Fusion Protein
Notice bibliographique
Résumé
Pretargeted radioimmunotherapy (RIT) increases the dose of radionuclide delivered to tumor sites while limiting radiation to normal tissues. The three components in Pretarget include a streptavidin-containing targeting molecule, a synthetic clearing agent (sCA), and (90)Y and/or (111)In-DOTA-biotin. This trial determined the feasibility and safety of using a genetically engineered fusion protein directed to TAG-72 as the targeting agent. Nine (9) patients with metastatic colorectal cancer (TAG-72+) received 160 mg/m(2) of CC49Fusion protein intravenously (i.v.), followed by the sCA, 45 mg/m(2) i.v. Twenty-four (24) hours later, patients received radiolabeled DOTA-biotin (either 0.65 or 1.3 mg/m(2)). All patients received 5 mCi of (111)In-DOTA-biotin for imaging and dosimetry purposes and patients 4-9 received 10 mCi/m2 of (90)Y-DOTA-biotin as well. The mean plasma T1/2 of CC49Fusion protein was 23 +/- 6 hours. Greater than 95% of the circulating CC49Fusion protein was eliminated from the circulation within 6 hours of sCA administration. The radiolabeled DOTA-biotin rapidly localized to tumor sites while the unbound fraction was rapidly excreted. The mean tumor-to-marrow radiation dose ratio was 139:1 and mean tumor: whole body was 56:1. No infusion-related, renal, hepatic, or hematologic toxicities were noted. CC49Fusion protein performs well in a pretargeted RIT schema, and further study with escalating doses of (90)Y should be pursued. This strategy has the potential to deliver effective radiation tumor doses to TAG- 72+ tumors.
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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) | 0,001 | 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 ».