GC1118, an Anti-EGFR Antibody with a Distinct Binding Epitope and Superior Inhibitory Activity against High-Affinity EGFR Ligands
Notice bibliographique
Résumé
The EGFR-targeted monoclonal antibodies are a valid therapeutic strategy for patients with metastatic colorectal cancer (mCRC). However, only a small subset of mCRC patients has therapeutic benefits and there are high demands for EGFR therapeutics with a broader patient pool and more potent efficacy. In this study, we report GC1118 exhibiting a different character in terms of binding epitope, affinity, mode of action, and efficacy from other anti-EGFR antibodies. Structural analysis of the EGFR-GC1118 crystal complex revealed that GC1118 recognizes linear, discrete N-terminal epitopes of domain III of EGFR, critical for EGF binding but not overlapping with those of other EGFR-targeted antibodies. GC1118 exhibited superior inhibitory activity against high-affinity EGFR ligands in terms of EGFR binding, triggering EGFR signaling, and proliferation compared with cetuximab and panitumumab. EGFR signaling driven by low-affinity ligands, on the contrary, was well inhibited by all the antibodies tested. GC1118 demonstrated robust antitumor activity in tumor xenografts with elevated expression of high-affinity ligands in vivo, whereas cetuximab did not. Considering the significant role of high-affinity EGFR ligands in modulating tumor microenvironment and inducing resistance to various cancer therapeutics, our study suggests a potential therapeutic advantage of GC1118 in terms of efficacy and a range of benefited patient pool. Mol Cancer Ther; 15(2); 251-63. ©2015 AACR.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».