A novel human anti-interleukin-1β neutralizing monoclonal antibody showing in vivo efficacy
Notice bibliographique
Résumé
The pro-inflammatory cytokine interleukin (IL)-1β is a clinical target in many conditions involving dysregulation of the immune system; therapeutics that block IL-1β have been approved to treat diseases such as rheumatoid arthritis (RA), neonatal onset multisystem inflammatory diseases, cryopyrin-associated periodic syndromes, active systemic juvenile idiopathic arthritis. Here, we report the generation and engineering of a new fully human antibody that binds tightly to IL-1β with a neutralization potency more than 10 times higher than that of the marketed antibody canakinumab. After affinity maturation, the derived antibody shows a>30-fold increased affinity to human IL-1β compared with its parent antibody. This anti-human IL-1β IgG also cross-reacts with mouse and monkey IL-1β, hence facilitating preclinical development. In a number of mouse models, this antibody efficiently reduced or abolished signs of disease associated with IL-1β pathology. Due to its high affinity for the cytokine and its potency both in vitro and in vivo, we propose that this novel fully human anti-IL-1β monoclonal antibody is a promising therapeutic candidate and a potential alternative to the current therapeutic arsenal.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».