Detection of the Human Anti‐ActRII Antibody Bimagrumab in Serum by Means of Affinity Purification, Tryptic Digestion, and LC‐HRMS
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Inhibitors of the ActRII signaling pathways represent promising therapeutics for the treatment of muscular diseases, but also pose risks as performance-enhancing agents in sports. Bimagrumab is a human anti-ActRII antibody which was found to increase muscle mass and function by blocking ActRII signaling. As it has considerable potential for being misused as doping agent in sports, the aim of this study was to develop a mass spectrometric detection assay for doping control serum samples. EXPERIMENTAL DESIGN: Within this study, a detection method for Bimagrumab in human serum was developed, which combines ammonium sulfate precipitation and affinity purification with proteolytic digestion and LC-HRMS. To facilitate the unambiguous identification of the diagnostic peptides, an orthogonal IM separation was additionally performed. RESULTS: The assay was successfully validated and the analysis of clinical samples demonstrated its fitness for purpose for an application in routine doping control analysis. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Although no myostatin inhibitors have obtained clinical approval yet, the proactive development of detection methods for emerging doping agents represents a key aspect of preventive doping research. The presented approach will expand the range of available tests for novel protein therapeutics and can readily be modified to include further target analytes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».