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Enregistrement W2767747918 · doi:10.1093/neuonc/nox168.254

DDIS-19. NOVEL PEPTIDE HOMING TO GLIOMA-SPECIFIC ISOFORM OF BREVICAN SELECTIVELY TARGETS MALIGNANT BRAIN TUMORS

2017· article· en· W2767747918 sur OpenAlexaff
Choi‐Fong Cho, Yarah Ghotmi, Colin Fazden, Justin M. Wolfe, Fernanda C. Bononi, Emily Murrell, Leonard G. Luyt, Mariano S. Viapiano, Bradley L. Pentelute, E. Antonio Chiocca, Sean Lawler

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGliomaGene isoformPeptide libraryPeptideBiologyB cellCancer researchMolecular biologyChemistryBiochemistryPeptide sequenceAntibodyImmunologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-grade gliomas are deadly cancers, and current standard-of-care has demonstrated limited success. The ability to specifically target glioma cells can allow for the development of safer and more efficacious brain cancer therapy strategies. Brevican (BCAN), a CNS-specific extracellular matrix protein is upregulated in glioma cells and its expression correlates with tumor progression. Particularly, a membrane-bound BCAN isoform lacking normal glycosylation, called B/bΔg is a unique glioma marker and is not expressed in non-cancerous tissues. Therefore, B/bΔg represents a valuable target for anti-cancer strategies. Here, we describe the utilization of state-of-the-art technologies that we have recently developed to discover novel “B/bΔg-Targeting Peptides” (BTP). Briefly, small magnetic beads displaying B/bΔg were used to screen a one-bead-one-compound combinatorial library, enabling high-throughput labeling of library beads presenting peptide candidates with high affinity for B/bΔg. The “hit” beads were rapidly sorted using a microfluidic magnetic-activated sorter of our own design. The hits were then, exposed to cells expressing B/bΔg, and beads with the highest cell association were isolated and sequenced. Characterization of the purified peptides through kinetic binding analysis and cell uptake studies revealed BTP-7 as the lead candidate for B/bΔg binding. BTP-7 displayed 260 nanomolar affinity for recombinant B/bΔg protein, and had little association with the fully glycosylated isoform of BCAN. Scrambling of the BTP-7 sequence led to complete abrogation of B/bΔg binding. For in vivo evaluation, GBM-6 tumors derived from human patients were established intracranially in nude mice, and tumor formation was verified by MRI. Upon systemic administration, BTP-7 displayed approximately 10x greater binding to GBM-6 tumors than the control, as well as 4x higher tumor uptake compared to normal brain tissue. We are currently working on conjugating BTP-7 to a variety of toxic payload to selectively target gliomas, with the goal of improving brain cancer therapeutic efficacy that can ultimately benefit patient.

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 seuil0,004

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)0,0010,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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