MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2563445076 · doi:10.1021/acs.molpharmaceut.6b00963

<sup>64</sup>Cu-Labeled Trastuzumab Fab-PEG<sub>24</sub>-EGF Radioimmunoconjugates Bispecific for HER2 and EGFR: Pharmacokinetics, Biodistribution, and Tumor Imaging by PET in Comparison to Monospecific Agents

2017· article· en· W2563445076 sur OpenAlexafffund
Luke Yongkyu Kwon, Deborah A. Scollard, Raymond M. Reilly

Notice bibliographique

RevueMolecular Pharmaceutics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitute of Cancer ResearchOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésBiodistributionTrastuzumabChemistryPharmacokineticsCancer researchIn vitroPharmacologyCancerMedicineBreast cancerBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heterodimerization of EGFR with HER2 coexpressed in breast cancer (BC) promotes tumor growth, and increased EGFR expression is associated with trastuzumab resistance. Our aim was to construct 64 Cu-labeled bispecific radioimmunoconjugates (bsRIC) composed of trastuzumab Fab, which binds HER2 linked through a polyethylene glycol (PEG 24 ) spacer to EGF, and to compare their pharmacokinetic, biodistribution, and tumor imaging characteristics by positron-emission tomography (PET). bsRICs were generated by linking maleimide modified trastuzumab Fab with thiolated EGF through a thioether bond. HER2 and EGFR binding were assessed in vitro in MDA-MB-231 (EGFR mod /HER2 low ), MDA-MB-468 (EGFR high /HER2 neg ), MDA-MB-231-H2N (EGFR mod /HER2 mod ), and SKOV3 (EGFR low /HER2 high ) cells by competition and saturation cell binding assays to estimate the dissociation constant ( K d ). The elimination of the 64 Cu-NOTA-trastuzumab Fab-PEG 24 -EGF bsRICs from the blood of Balb/c mice was compared to monospecific 64 Cu-NOTA-trastuzumab Fab and 64 Cu-NOTA-EGF. MicroPET/CT imaging was performed in NOD/SCID mice bearing subcutaneous MDA-MB-468, MDA-MB-231/H2N, or SKOV3 human BC xenografts at 24 and 48 h postinjection (p.i.) of bsRICs. Tumor and normal tissue uptake were quantified by biodistribution studies and compared to monospecific agents. The binding of bsRICs to MDA-MB-231 cells was decreased to 24.5 ± 5.2% by excess EGF, while the binding of bsRICs to SKOV3 cells was decreased to 38.6 ± 5.4% by excess trastuzumab Fab, demonstrating specific binding to both EGFR and HER2. 64 Cu-labeled bsRICs incorporating the PEG 24 spacer were eliminated more slowly from the blood than 64 Cu-bsRICs without the PEG spacer and were cleared much more slowly than 64 Cu-NOTA-Fab or 64 Cu-NOTA-EGF. All three tumor xenografts were visualized by microPET/CT at 24 and 48 h p.i. of bsRICs. Biodistribution studies at 48 h p.i. in NOD/SCID mice with MDA-MB-231/H2N tumors demonstrated significantly greater tumor uptake of 64 Cu-NOTA-Fab-PEG 24 -EGF (4.9 ± 0.4%ID/g) than 64 Cu-NOTA-Fab (1.9 ± 0.3%ID/g; P < 0.0001) and 64 Cu-NOTA-EGF (0.7 ± 0.2%ID/g; P < 0.0001). Furthermore, preadministration of an excess of trastuzumab Fab or trastuzumab Fab-PEG 24 -EGF significantly decreased the tumor uptake of 64 Cu-NOTA-Fab-PEG 24 -EGF in SK-OV-3 and MDA-MB-468 xenografts by 4.4-fold ( P = 0.0012) and 1.8-fold ( P = 0.0031), respectively. 64 Cu-labeled bsRICs bound HER2 or EGFR and were taken up specifically in vivo in tumor xenografts expressing one or both receptors. The PEG 24 linker prolonged the blood residence time contributing to the higher tumor uptake of the bsRICs than monospecific agents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular PharmaceuticsMême sujetHER2/EGFR in Cancer ResearchTravaux en français237 207