Companion Diagnostic <sup>64</sup>Cu-Liposome Positron Emission Tomography Enables Characterization of Drug Delivery to Tumors and Predicts Response to Cancer Nanomedicines
Notice bibliographique
Résumé
Deposition of liposomal drugs into solid tumors is a potentially rate-limiting step for drug delivery and has substantial variability that may influence probability of response.Tumor deposition is a shared mechanism for liposomal therapeutics such that a single companion diagnostic agent may have utility in predicting response to multiple nanomedicines.Methods: We describe the development, characterization and preclinical proof-of-concept of the positron emission tomography (PET) agent, MM-DX-929, a drug-free untargeted 100 nm PEGylated liposome stably entrapping a chelated complex of 4-DEAP-ATSC and 64 Cu (copper-64).MM-DX-929 is designed to mimic the biodistribution of similarly sized therapeutic agents and enable quantification of deposition in solid tumors.Results: MM-DX-929 demonstrated sufficient in vitro and in vivo stability with PET images accurately reflecting the disposition of liposome nanoparticles over the time scale of imaging.MM-DX-929 is also representative of the tumor deposition and intratumoral distribution of three different liposomal drugs, including targeted liposomes and those with different degrees of PEGylation.Furthermore, stratification using a single pre-treatment MM-DX-929 PET assessment of tumor deposition demonstrated that tumors with high MM-DX-929 deposition predicted significantly greater anti-tumor activity after multi-cycle treatments with different liposomal drugs.In contrast, MM-DX-929 tumor deposition was not prognostic in untreated tumor-bearing xenografts, nor predictive in animals treated with small molecule chemotherapeutics.Conclusions: These data illustrate the potential of MM-DX-929 PET as a companion diagnostic strategy to prospectively select patients likely to respond to liposomal drugs or nanomedicines of similar molecular size.
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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) | 0,002 | 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 ».