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Enregistrement W2124932273 · doi:10.1186/s13550-014-0060-4

Immuno-PET of epithelial ovarian cancer: harnessing the potential of CA125 for non-invasive imaging

2014· article· en· W2124932273 sur OpenAlexaff
Sai Kiran Sharma, Melinda Wuest, Monica Wang, Darryl Glubrecht, Bonnie Andrais, Suzanne E. Lapi, Frank Wuest

Notice bibliographique

RevueEJNMMI Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiac imagingOvarian cancerEpithelial ovarian cancerMedical physicsPathologyCancerRadiologyOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Epithelial ovarian cancer (EOC) is characterized by the overexpression of cancer antigen 125 (CA125), a mucinous glycoprotein that serves as a tumor biomarker. Early diagnosis of EOC is plagued by its asymptomatic nature of progression and the limitations of currently used immunoassay techniques that detect CA125 as a shed antigen in serum samples. Presently, there is no technique available for the in vivo evaluation of CA125 expression in malignant tissues. Moreover, there could be an unexplored pathophysiological time window for the detection of CA125 in EOC, during which it is expressed on tumor cells prior to being shed into the bloodstream. A method for the in vivo evaluation of CA125 expression on ovarian neoplasms earlier along disease progression and/or recurrence can potentially contribute to better disease management. To this end, the present work utilizes an anti-CA125 monoclonal antibody (MAb) and a single-chain variable fragment (scFv) labeled with the positron-emitting radionuclide (64)Cu for preclinical molecular imaging of CA125 expression in vivo. METHODS: Anti-CA125 MAb and scFv were prepared and functionally characterized for target binding prior to being tested as radiotracers in a preclinical setting. RESULTS: Immunoblotting, immunofluorescence, and flow cytometry revealed specific binding of CA125-targeting vectors to NIH:OVCAR-3 cells and no binding to antigen-negative SKOV3 cells. (64)Cu-labeled anti-CA125 MAb and scFv were obtained in specific activities of 296 and 122 MBq/mg, respectively. Both radioimmunoconjugate vectors demonstrated highly selective binding to NIH:OVCAR-3 cells and virtually no binding to SKOV3 cells. In vivo radiopharmacological evaluation using xenograft mouse models injected with (64)Cu-labeled anti-CA125 MAb provided a standardized uptake value (SUV) of 5.76 (29.70 %ID/g) in OVCAR3 tumors 24 h post-injection (p.i.) versus 1.80 (5.91 %ID/g) in SKOV3 tumors. (64)Cu-labeled anti-CA125 scFv provided an SUV of 0.64 (3.21 %ID/g) in OVCAR3 tumors 24 h p.i. versus 0.25 (1.49 %ID/g) in SKOV3 tumors. Results from small-animal PET imaging were confirmed by ex vivo autoradiography and immunohistochemistry. CONCLUSIONS: Radiolabeling of anti-CA125 MAb and scFv with (64)Cu did not compromise their immunoreactivity. Both radioimmunoconjugates presented specific tumor uptake and expected biological clearance profiles. This renders them as potential immuno-PET probes for targeted in vivo molecular imaging of CA125 in EOC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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