Synthesis and pre-clinical evaluation of an (18)F-labeled single-chain antibody fragment for PET imaging of epithelial ovarian cancer.
Notice bibliographique
Résumé
Anti-CA125 antibodies have been used in immunoassays to quantify levels of shed antigen in the serum of patients who are under surveillance for epithelial ovarian cancer (EOC). However, there is currently no molecular imaging probe in the clinic for the assessment of CA125 expression in vivo. The present study describes the development of an (18)F-labeled single-chain variable fragment (scFv) for PET imaging of CA125 in preclinical EOC models. Anti-CA125 scFv was derived from MAb-B43.13 by recombinant expression of the fragment in E.coli. Fragment scFv-B43.13 was purified via immobilized metal affinity chromatography and characterized for antigen binding via immuno-staining and flow cytometry. Prosthetic group N-succinimidyl 4-[(18)F]fluorobenzoate ([(18)F]SFB) was used for radiolabeling of scFv-B43.13. Preclinical ovarian cancer models were developed based on ovarian cancer cell lines OVCAR3 (CA125-positive) and SKOV3 (CA125-negative) in NIH-III mice. The radiopharmacological profile of (18)F-labeled scFv-B43.13 ([(18)F]FBz-scFv-B43.13) was studied with PET. [(18)F]FBz-scFv-B43.13 was prepared in radiochemical yields of 3.7 ± 1.8% (n = 5) at an effective specific activity of 3.88 ± 0.76 GBq/µmol (n = 5). The radiotracer demonstrated selective uptake in CA125-positive OVCAR3 cells and virtually no uptake in CA125-negative SKOV3 cells. Standardized uptake values (SUV) of radioactivity uptake in OVCAR3 tumors was 0.5 (n = 3) and 0.3 (n = 2) in SKOV3 tumors after 60 min post injection (p.i.).
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».