Generation of Novel Single-Chain Antibodies by Phage-Display Technology to Direct Imaging Agents Highly Selective to Pancreatic β- or α-Cells In Vivo
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Noninvasive determination of pancreatic beta-cell mass in vivo has been hampered by the lack of suitable beta-cell-specific imaging agents. This report outlines an approach for the development of novel ligands homing selectively to islet cells in vivo. RESEARCH DESIGN AND METHODS: To generate agents specifically binding to pancreatic islets, a phage library was screened for single-chain antibodies (SCAs) on rat islets using two different approaches. 1) The library was injected into rats in vivo, and islets were isolated after a circulation time of 5 min. 2) Pancreatic islets were directly isolated, and the library was panned in the islets in vitro. Subsequently, the identified SCAs were extensively characterized in vitro and in vivo. RESULTS: We report the generation of SCAs that bind highly selective to either beta- or alpha-cells. These SCAs are internalized by target cells, disappear rapidly from the vasculature, and exert no toxicity in vivo. Specific binding to beta- or alpha-cells was detected in cell lines in vitro, in rats in vivo, and in human tissue in situ. Electron microscopy demonstrated binding of SCAs to the endoplasmatic reticulum and the secretory granules. Finally, in a biodistribution study the labeling intensity derived from [(125)I]-labeled SCAs after intravenous administration in rats strongly predicted the beta-cell mass and was inversely related to the glucose excursions during an intraperitoneal glucose tolerance test. CONCLUSIONS: Our data provide strong evidence that the presented SCAs are highly specific for pancreatic beta-cells and enable imaging and quantification in vivo.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».