A peptide derived from melanotransferrin delivers a protein-based interleukin 1 receptor antagonist across the BBB and ameliorates neuropathic pain in a preclinical model
Notice bibliographique
Résumé
Delivery of biologic drugs across the blood-brain barrier is becoming a reality. However, the solutions often involve the assembly of complex multi-specific antibody molecules. Here we utilize a simple 12 amino-acid peptide originating from the melanotransferrin (MTf) protein that has shown improved brain delivery properties. 3D confocal fluorescence microscopic analysis demonstrated brain parenchymal localisation of a fluorescently labelled antibody (NIP228) when chemically conjugated to either the MTf peptide or full-length MTf protein. Measurement of plasma kinetics demonstrated the MTf peptide fusions had very similar kinetics to an unmodified NIP228 control antibody, whereas the fusion to MTf protein had significantly reduced plasma exposure most likely due to a higher tissue distribution in the periphery. Brain exposure for the MTf peptide fusions was significantly increased for the duration of the study, exceeding that of the fusions to full length MTf protein. Using a neuropathic pain model, we have demonstrated that fusions to interleukin-1 receptor antagonist (IL-1RA) are able to induce significant and durable analgesia following peripheral administration. These data demonstrate that recombinant and chemically conjugated MTf-based brain delivery vectors can deliver therapeutic levels of drug to the central nervous system.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».