Producing Bispecific and Bifunctional Antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Bispecific antibodies are artificially engineered monoclonal antibodies (MAbs) that consist of two distinct binding sites and are capable of binding two different antigens noncovalently. They can be produced by chemical cross-linkage, genetic engineering, or somatic hybridization. This chapter describes a rapid method using somatic fusion to generate hybrid hybridomas (quadromas). Two fluorescence-labeled hybridoma cell lines were fused with polyethylene glycol (PEG) to generate the quadroma. Generation of a quadroma secreting bsMAb against biotin and HRPO is described, along with a benzhydroxamic acid-agarose affinity chromatography procedure to purify the bsMAb-HRPO complex. This bsMAb can be used for ultrasensitive ELISA detection of biotinylated antigens. Essentially a similar method can be used for fusing any two hybridomas for therapeutic applications. Bifunctional antibodies are colinear molecules with one or more paratopes linked with diagnostic or therapeutic molecules. There are some limitations of therapeutic monoclonal antibodies in the clinic that can be overcome by engineering smaller and more effective antibody fragments. Here we describe a stepwise procedure for developing a bifunctional ScFv (bfScFv). We constructed a bfScFv from a hybridoma cell line using PCR strategies. The VL and VH gene segments are linked with a 45-bp linker and fused with a biotin mimic sequence at the 3' end. This engineered bifunctional antibody fragment gene could be expressed and the protein purified on a large scale in Escherichia coli as inclusion bodies. Such bifunctional antibody molecules could have useful applications in the area of immunodiagnostics and immunotherapy. Similar strategies can be used to incorporate a second single-chain antibody or any nonantibody entity such as a cytokine for therapeutic applications.
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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 | 0,000 |
| 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 ».