Construction and Characterization of a Humanized Anti-Epstein-Barr Virus gp350 Antibody with Neutralizing Activity in Cell Culture
Notice bibliographique
Résumé
Acute Epstein-Barr virus (EBV) infection in immunosuppressed transplant patients can give rise to a malignant B-cell proliferation known as post-transplant lymphoproliferative disease (PTLD). The EBV major virion surface glycoprotein (gp)350 is a principal target of naturally occurring neutralizing antibodies and is viewed as the best target to prevent acute infection and PTLD in at-risk transplant recipients. We have constructed a humanized (hu) version of the murine anti-gp350 neutralizing monoclonal antibody 72a1. The hu72a1 IgG1 antibody displayed no significant anti-mouse activity, recognized both gp350 and its splice variant gp220 as well as a gp350 peptide that was shown to constitute the principal EBV gp350 neutralizing epitope when tested in immunoassays. Hu72a1 antibody blocked in vitro EBV infection of B cells at a level which equaled that of a mouse-human chimeric 72a1 antibody construct. This work provides a further structural and immunological understanding of the 72a1 antibody interaction with EBV gp350, and constitutes a launch point for future anti-EBV therapeutic antibodies designed to block EBV infection and prevent PTLD while eliminating the deleterious antigenic murine features of the original 72a1 antibody.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».