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Enregistrement W2750323563 · doi:10.1021/acs.bioconjchem.7b00374

Nanofitin as a New Molecular-Imaging Agent for the Diagnosis of Epidermal Growth Factor Receptor Over-Expressing Tumors

2017· article· en· W2750323563 sur OpenAlexfundno aff
Marine Goux, Guillaume Becker, Harmony Gorré, Sylvestre Dammicco, Ariane Desselle, Dominique Egrise, Natacha Leroi, François Lallemand, Mohamed Ali Bahri, Gilles Doumont, Alain Plenevaux, Mathieu Cinier, André Luxen

Notice bibliographique

RevueBioconjugate Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversité de LiègeWaalse GewestErasmus+Fonds De La Recherche Scientifique - FNRSDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationInstitut national de la recherche scientifique
Mots-clésEpidermal growth factor receptorChemistryA431 cellsEpidermal growth factorIn vivoCancer researchMonoclonal antibodyImaging agentAntibodyMolecular imagingPositron emission tomographyCetuximabCancerReceptorPathologyCellNuclear medicineInternal medicineImmunologyMedicineOncogeneBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epidermal growth-factor receptor (EGFR) is involved in cell growth and proliferation and is over-expressed in malignant tissues. Although anti-EGFR-based immunotherapy became a standard of care for patients with EGFR-positive tumors, this strategy of addressing cancer tumors by targeting EGFR with monoclonal antibodies is less-developed for patient diagnostic and monitoring. Indeed, antibodies exhibit a slow blood clearance, which is detrimental for positron emission tomography (PET) imaging. New molecular probes are proposed to overcome such limitations for patient monitoring, making use of low-molecular-weight protein scaffolds as alternatives to antibodies, such as Nanofitins with better pharmacokinetic profiles. Anti-EGFR Nanofitin B10 was reformatted by genetic engineering to exhibit a unique cysteine moiety at its C-terminus, which allows the development of a fast and site-specific radiolabeling procedure with 18 F–4-fluorobenzamido- N -ethylamino-maleimide ( 18 F–FBEM). The in vivo tumor targeting and imaging profile of the anti-EGFR Cys–B10 Nanofitin was investigated in a double-tumor xenograft model by static small-animal PET at 2 h after tail-vein injection of the radiolabeled Nanofitin 18 F–FBEM–Cys–B10. The image showed that the EGFR-positive tumor (A431) is clearly delineated in comparison to the EGFR-negative tumor (H520) with a significant tumor-to-background contrast. 18 F–FBEM–Cys–B10 demonstrated a significantly higher retention in A431 tumors than in H520 tumors at 2.5 h post-injection with a A431-to-H520 uptake ratio of 2.53 ± 0.18 and a tumor-to-blood ratio of 4.55 ± 0.63. This study provides the first report of Nanofitin scaffold used as a targeted PET radiotracer for in vivo imaging of EGFR-positive tumor, with the anti-EGFR B10 Nanofitin used as proof-of-concept. The fast generation of specific Nanofitins via a fully in vitro selection process, together with the excellent imaging features of the Nanofitin scaffold, could facilitate the development of valuable PET-based companion diagnostics.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,913

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,296 · 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.

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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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