Fusion of the C <sub>H</sub> 1 Domain of IgG <sub>1</sub> to Epidermal Growth Factor (EGF) Prolongs its Retention in the Blood but Does Not Increase Tumor Uptake
Notice bibliographique
Résumé
An expression vector (pJW4) for a human epidermal growth factor (hEGF)-CH1 fusion protein was constructed by fusing the gene for hEGF with the gene for CH1 of murine IgG1 with/without a peptide linker sequence [(GGGGS)3] and inserting the recombinant gene into vector pGEX2T. Expression vector pGEX2T was transfected into E. coli (BL-21) and hEGF-CH1 expressed by induction of the lac Iq promotor with 50 microM isopropyl beta-D-thiogalactopyranoside (IPTG). hEGF- CH1 fused to glutathione S-transferase (GST) was isolated and purified by affinity chromatography. GST was cleaved using thrombin. SDS-PAGE demonstrated a protein with the expected M(r) (18 kDa) positive for hEGF by Western blot. hEGF-linker-CH1 exhibited preserved binding to A431 (2-3 x 10(6) EGFR/cell) and MDA-MB-468 breast cancer cells (1-2 x 10(6) EGFR/cell). hEGF-CH1 without the linker exhibited poor receptor binding. hEGF-linker-CH1 also exhibited strong binding to soluble EGFR equivalent to that of hEGF. The tumor and normal tissue distribution of hEGF-linker-CH1 labeled with 123I was compared with 123 I-hEGF at 24 h after i.v. injection to mice implanted with s.c. MDA-MB-468 xenografts. Fusion of hEGF with CH1 increased its retention in the blood 14-fold but did not significantly increase tumor uptake. Tumor/blood ratios were higher for hEGF than for hEGF-linker-CH1. We conclude that hEGF is more attractive than hEGF-linker-CH1 for imaging EGFR-positive tumors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».