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Enregistrement W2144855932 · doi:10.1074/jbc.m113.494542

Mechanism and Function of Monoclonal Antibodies Targeting Siglec-15 for Therapeutic Inhibition of Osteoclastic Bone Resorption

2014· article· en· W2144855932 sur OpenAlexaff
Matthew Stuible, Anna N. Moraitis, Annie Fortin, Stefan Saragosa, Aïda Kalbakji, Mario Filion, Gilles B. Tremblay

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBone Metabolism and Diseases
Établissements canadiensAlethia Biotherapeutics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSIGLECOsteoclastRANKLMonoclonal antibodyRANK LigandBone resorptionCell biologyChemistryReceptorAntibodyCancer researchBiologyImmunologyActivator (genetics)BiochemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of monoclonal antibodies to target functionally important cell-surface proteins on bone-resorbing osteoclasts represents a promising approach for treatment of cancer-associated bone loss and other skeletal pathologies. Previously, we identified Siglec-15, a little studied sialic acid-binding receptor, as a candidate target that is highly up-regulated during osteoclast differentiation induced by the cytokine receptor activator of NF-κB ligand (RANKL). In this report, we confirm that Siglec-15 is localized to the plasma membrane where it can be targeted by monoclonal antibodies to inhibit differentiation of functional osteoclasts in vitro. Furthermore, we found that treatment of mice with these antibodies led to a marked increase in bone mineral density, consistent with inhibition of osteoclast activity. Interestingly, osteoblast numbers were maintained despite the anti-resorptive activity. At the molecular level, Siglec-15 interacts with the adapter protein DAP12 and can induce Akt activation when clustered on the osteoclast cell surface, which likely represents its normal signaling function. Importantly, we discovered that monoclonal antibodies induce rapid internalization, lysosomal targeting, and degradation of Siglec-15 by inducing receptor dimerization. This study defines a key regulatory node that controls osteoclast differentiation and activity downstream of RANKL and supports further development of Siglec-15 antibodies as a novel class of bone loss therapeutics. The use of monoclonal antibodies to target functionally important cell-surface proteins on bone-resorbing osteoclasts represents a promising approach for treatment of cancer-associated bone loss and other skeletal pathologies. Previously, we identified Siglec-15, a little studied sialic acid-binding receptor, as a candidate target that is highly up-regulated during osteoclast differentiation induced by the cytokine receptor activator of NF-κB ligand (RANKL). In this report, we confirm that Siglec-15 is localized to the plasma membrane where it can be targeted by monoclonal antibodies to inhibit differentiation of functional osteoclasts in vitro. Furthermore, we found that treatment of mice with these antibodies led to a marked increase in bone mineral density, consistent with inhibition of osteoclast activity. Interestingly, osteoblast numbers were maintained despite the anti-resorptive activity. At the molecular level, Siglec-15 interacts with the adapter protein DAP12 and can induce Akt activation when clustered on the osteoclast cell surface, which likely represents its normal signaling function. Importantly, we discovered that monoclonal antibodies induce rapid internalization, lysosomal targeting, and degradation of Siglec-15 by inducing receptor dimerization. This study defines a key regulatory node that controls osteoclast differentiation and activity downstream of RANKL and supports further development of Siglec-15 antibodies as a novel class of bone loss therapeutics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations71
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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