New insights into the pretargeting approach to image and treat tumours
Notice bibliographique
Résumé
Tumour pretargeting is a promising strategy for cancer diagnosis and therapy allowing for the rational use of long circulating, highly specific monoclonal antibodies (mAbs) for both non-invasive cancer radioimmunodetection (RID) and radioimmunotherapy (RIT). In contrast to conventional RID/RIT where the radionuclides and oncotropic vector molecules are delivered as presynthesised radioimmunoconjugates, the pretargeting approach is a multistep procedure that temporarily separates targeting of certain tumour-associated antigens from delivery of diagnostic or therapeutic radionuclides. In principle, unlabelled, highly tumour antigen specific mAb conjugates are, in a first step, administered into a patient. After injection, sufficient time is allowed for blood circulation, accumulation at the tumour site and subsequent elimination of excess mAb conjugates from the body. The small fast-clearing radiolabelled effector molecules with a complementary functionality directed to the prelocalised mAb conjugates are then administered in a second step. Due to its fast pharmacokinetics, the small effector molecules reach the malignant tissue quickly and bind the local mAb conjugates. Thereby, corresponding radioimmunoconjugates are formed in vivo and, consequently, radiation doses are deposited mainly locally. This procedure results in a much higher tumour/non-tumour (T/NT) ratio and is favourable for cancer diagnosis and therapy as it substantially minimises the radiation damage to non-tumour cells of healthy tissues. The pretargeting approach utilises specific non-covalent interactions (e.g. strept(avidin)/biotin) or covalent bond formations (e.g. inverse electron demand Diels-Alder reaction) between the tumour bound antibody and radiolabelled small molecules. This tutorial review descriptively presents this complex strategy, addresses the historical as well as recent preclinical and clinical advances and discusses the advantages and disadvantages of different available variations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».