High-resolution single-photon emission computed tomography and X-ray computed tomography imaging of Tc-99m–labeled anti-DR5 antibody in breast tumor xenografts
Notice bibliographique
Résumé
A murine, apoptosis-inducing monoclonal antibody (mTRA-8) targeting human DR5 was radiolabeled with Tc-99m. The binding affinity (K(d)) and the number of DR5 receptors were measured in MD MBA-231-derived 2LMP cell lines that were "sensitive" or "resistant" to mTRA-8 killing. Single-photon emission computed tomography and X-ray computed tomography (SPECT/CT) evaluated the Tc-99m-mTRA-8 retention and distribution within xenograft tumors; biodistribution analyses confirmed the levels. Scatchard assays showed specific and high binding affinity of Tc-99m-mTRA-8 to DR5; the killing efficacy of mTRA-8 was unchanged by Tc-99m labeling. There was no significant difference between sensitive and resistant 2LMP cells for K(d) values (1.5 +/- 0.3 nmol/L = acid labile), or DR5 receptors (mean/cell = 11,000). SPECT/CT imaging analyses at 6 h after injection of Tc-99m-mTRA-8 revealed the second 1.5 mm shell from the surface of the mammary fat pad tumors (n = 5; 5,627 mm(3)) retained 12.7 +/- 1.4%ID/g, higher than the other shells, with no difference between the sensitive and resistant 2LMP tumors. Binding of Tc-99m-labeled mTRA-8 in tumor was specific; excess unlabeled mTRA-8 blocked Tc-99m-mTRA-8 retention in tumor by 45%. Retention of Tc-99m-labeled isotype antibody in tumor was consistent with the blocking study, and 30% lower. These studies show that SPECT/CT imaging provided detailed distribution information of Tc-99m-labeled mTRA-8 within breast tumor xenografts. Imaging could provide a mechanism to assess DR5 modulation when DR5 therapy is combined with chemotherapy and radiation, and thereby aid in optimizing the dosing schedule.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».