Modern trends in radioimmunotherapy of cancer: pretargeting strategies for the treatment of ovarian cancer.
Notice bibliographique
Résumé
A review of published data on some of the problems associated in treating cancer using radioimmunotherapy is presented. Potential improvements for this type of therapy using pretargeting strategies are discussed and preliminary results on a novel multistep regimen to treat human ovarian cancer are presented. A pretargeting strategy using a biotinylated, anti-CA125 monoclonal antibody (MAb) to attract biotinylated long-circulating liposomes to the surface of CA125-expressing ovarian cancer cells, was employed. Confocal laser scanning microscopy and fluorescent labels were used to establish the biodistribution patterns in NIH:OVCAR-3 (CA-125 positive) and SK-OV-3 (CA-125 negative) human ovarian cancer cells. Shedding kinetics of the pretargeted stage were measured using 125I labeled MAbs. No significant internalization of the MAb used in the pretargeting step was observed by 4 hrs. The antibody was gradually internalized starting at 6 hrs, and most of the labelled MAb was detected in cytoplasm by 24 hrs. Shedding and exocytosis of the antigen-MAb complex was not significant for up to 6-hours following administration of the iodinated MAb. Biotinylated liposomes were shown to specifically target the biotinylated MAb/streptavidin complex on the cell surface. We have demonstrated that by a three-step pretargeting approach, biotinylated liposomes can be specifically delivered to cells pretargeted with biotinylated MAb/SAv complex. The slow internalization and shedding properties of the two MAbs are ideal for multistep pretargeting methods. A successful multistep linkage was established with the biotinylated MAb B27.1, streptavidin and biotinylated liposomes to OVCAR-3 cells, but not to SK-OV-3 cells.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».