Molecular Determinants of Inverse Agonist Activity of Biologicals Targeting CTLA-4
Notice bibliographique
Résumé
Ligation of CD28 or CTLA-4 with some biologicals can activate T cells due to an unexpected superagonist or inverse agonist activity, respectively. The risk of such an outcome limits the therapeutic development of these reagents. Thus, identifying the molecular determinants of superagonist/inverse agonist properties for biologicals targeting costimulatory/inhibitory receptors has not only fundamental value but also important therapeutic implications. In this study, we show that ligation of CTLA-4 with either soluble B7.1 Ig (but not B7.2 Ig) or with a recombinant bispecific in-tandem single chain Fv known as 24:26 induces TCR-independent, T cell activation. Such an inverse agonist activity requires CD28 expression and high CTLA-4 expression and is not seen when CTLA-4 is ligated by membrane-bound B7.1 or B7.2. At the molecular level, the inverse agonist activity of B7.1 Ig or 24:26 correlates with their ability to induce the formation of unique dimer-based, CTLA-4 oligomers on the T cell surface and involves CTLA-4 signaling through its cytoplasmic domain. Our results provide a potential mechanism to explain and to predict inverse agonist activity for CTLA-4 ligands.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».