Development of prostate specific membrane antigen targeted ultrasound microbubbles using bioorthogonal chemistry
Notice bibliographique
Résumé
Prostate specific membrane antigen (PSMA) targeted microbubbles (MBs) were developed using bioorthogonal chemistry. Streptavidin-labeled MBs were treated with a biotinylated tetrazine (MBTz) and targeted to PSMA expressing cells using trans-cyclooctene (TCO)-functionalized anti-PSMA antibodies (TCO-anti-PSMA). The extent of MB binding to PSMA positive cells for two different targeting strategies was determined using an in vitro flow chamber. The initial approach involved pretargeting, where TCO-anti-PSMA was first incubated with PSMA expressing cells and followed by MBTz, which subsequently showed a 2.8 fold increase in the number of bound MBs compared to experiments performed in the absence of TCO-anti-PSMA. Using direct targeting, where TCO-anti-PSMA was linked to MBTz prior to initiation of the assay, a 5-fold increase in binding compared to controls was observed. The direct targeting approach was subsequently evaluated in vivo using a human xenograft tumor model and two different PSMA-targeting antibodies. The US signal enhancements observed were 1.6- and 5.9-fold greater than that for non-targeted MBs. The lead construct was also evaluated in a head-to-head study using mice bearing both PSMA positive or negative tumors in separate limbs. The human PSMA expressing tumors exhibited a 2-fold higher US signal compared to those tumors deficient in human PSMA. The results demonstrate both the feasibility of preparing PSMA-targeted MBs and the benefits of using bioorthogonal chemistry to create targeted US probes.
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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) | 0,000 | 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 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 ».