Expression, Characterization, and Evaluation of a RANK-Binding Single Chain Fraction Variable: An Osteoclast Targeting Drug Delivery Strategy
Notice bibliographique
Résumé
A single chain Fraction variable (scFv) employs antibody-like target recognition specificity. Osteoclasts, responsible for bone resorption, express Receptor Activator of Nuclear factor Kappa B (RANK) receptors. This study aimed to express, characterize, and evaluate scFv against RANK receptors that may serve as a platform to target osteoclasts. Using phage display technology, scFv against RANK receptor was expressed and characterized by DNA sequencing, sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE), matrix-assisted laser desorption-ionization time-of-flight (MALDI TOF), enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), Western blot, and immunocytochemistry. The potential for cytotoxicity was evaluated using an MTT (3-[4,5-dimethylthiazol-2-yl]-2,5-diphenyl tetrazolium bromide) assay, and its cross reactivity was evaluated using ELISA. Osteoclast-like cells were generated from RAW 264.7 cells, and the osteoclast targeting ability of scFv was evaluated using immunocytochemistry. ScFv's antiresorptive efficacy was studied using a tartrate-resistant acid phosphatase (TRAP) assay and resorption assay. Anti-RANK scFv was successfully expressed and characterized. No cross reactivity with other tumor necrosis factor receptor (TNFR) members and no cytotoxic effect on a non-RANK bearing cell line were observed. It showed specificity toward a RANK receptor and an inhibitory effect on osteoclast activity. With the increase in development trends for biologics as therapeutics and growing knowledge on the importance of osteoclast targeted therapy, this study may provide a drug delivery strategy to target osteoclasts, thereby leading to a promising therapy for resorptive bone diseases.
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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) | 0,000 | 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 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 ».