Improvement of Pharmacokinetic Profile of TRAIL via Trimer-Tag Enhances its Antitumor Activity in vivo
Notice bibliographique
Résumé
TNF-related apoptosis-inducing ligand (TRAIL/Apo2L) has long been considered a tantalizing target for cancer therapy because it mediates activation of the extrinsic apoptosis pathway in a tumor-specific manner by binding to and trimerizing its functional receptors DR4 or DR5. Despite initial promise, both recombinant human TRAIL (native TRAIL) and dimeric DR4/DR5 agonist monoclonal antibodies (mAbs) failed in multiple human clinical trials. Here we show that in-frame fusion of human C-propeptide of α1(I) collagen (Trimer-Tag) to the C-terminus of mature human TRAIL leads to a disulfide bond-linked homotrimer which can be expressed at high levels as a secreted protein from CHO cells. The resulting TRAIL-Trimer not only retains similar bioactivity and receptor binding kinetics as native TRAIL in vitro which are 4-5 orders of magnitude superior to that of dimeric TRAIL-Fc, but also manifests more favorable pharmacokinetic and antitumor pharmacodynamic profiles in vivo than that of native TRAIL. Taken together, this work provides direct evidence for the in vivo antitumor efficacy of TRAIL being proportional to systemic drug exposure and suggests that the previous clinical failures may have been due to rapid systemic clearance of native TRAIL and poor apoptosis-inducing potency of dimeric agonist mAbs despite their long serum half-lives.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».