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Enregistrement W2578549409 · doi:10.1074/jbc.m116.770628

Targeted Fcγ Receptor (FcγR)-mediated Clearance by a Biparatopic Bispecific Antibody

2017· article· en· W2578549409 sur OpenAlexaff
Srinath Kasturirangan, G. Jonah Rainey, Linda Xu, Xinwei Wang, Alyse D. Portnoff, Tracy Chen, Christine Fazenbaker, Helen Zhong, Jared S. Bee, Zhutian Zeng, Craig N. Jenne, Herren Wu, Changshou Gao

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibodyNeonatal Fc receptorMonoclonal antibodyReceptorEpitopeAntigenImmune systemChemistryFc receptorLigand (biochemistry)Bispecific antibodyImmunologyBiologyImmunoglobulin GBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soluble ligands have commonly been targeted by antibody therapeutics for cancers and other diseases. Although monoclonal antibodies targeting such ligands can block their interactions with their cognate receptors, they can also significantly increase the half-life of their ligands by FcRn-mediated antibody recycling, thereby evading ligand renal clearance and requiring increasingly high antibody doses to neutralize the increasing pool of target. To overcome this issue, we generated a bispecific/biparatopic antibody (BiSAb) that targets two different epitopes on IL-6 to block IL-6-mediated signaling. The BiSAb formed large immune complexes with IL-6 that can bind Fcγ receptors on phagocytic cells and are rapidly internalized. In addition, rapid clearance of the BiSAb·IL-6 complex was observed in mice while the parental antibodies prolonged the serum half-life of IL-6. Intravital imaging of the liver in mice confirmed that the rapid clearance of these large immune complexes was associated with Fcγ receptor-dependent binding to Kupffer cells in the liver. The approach described here provides a general strategy for therapeutic antibodies with the ability to not only neutralize but also actively drive clearance of their soluble antigens.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations35
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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