Molecular imaging application of radioiodinated anti-EGFR human Fab to EGFR-overexpressing tumor xenografts.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suitable diagnostics could identify patients who might benefit from targeted therapies. Molecular imaging is a promising method estimating the expression of specific molecules in vivo, and the goal of this study was to evaluate a radioiodinated anti-epidermal growth factor receptor (EGFR) human Fab as a molecular imaging agent for diagnosis. MATERIALS AND METHODS: Three human tumor cell lines representing tumors with different levels of EGFR expression were selected and their corresponding xenografts produced. (125)I was conjugated to a human anti-EGFR Fab that recognizes the native extracellular domain of EGFR evidenced by immunoprecipitation (IP) and fluorescence-activated cell sorting (FACS) assays. Single-photon-emission computed tomography (SPECT) imaging of (125)I-Fab being administered to nude mice bearing xenografts were obtained, and further analyzed by region of interest (ROI) assay. RESULTS: The (125)I-Fab was achieved successfully without losing its immunoreactivity. The scintigrams as well as ROI assay showed that (125)I-Fab was able to clearly quantitatively distinguish the different expression levels of EGFR in vivo. CONCLUSION: (125)I-Fab is a potential molecular imaging agent for clinical diagnosis of EGFR-overexpressing 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) | 0,001 | 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 ».