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Enregistrement W2808041689 · doi:10.1007/s11307-018-1222-y

Site-Specific Fluorescent Labeling of Antibodies and Diabodies Using SpyTag/SpyCatcher System for In Vivo Optical Imaging

2018· article· en· W2808041689 sur OpenAlexafffund
Md. Kausar Alam, Ayman El‐Sayed, Kris Barreto, Wendy Bernhard, Humphrey Fonge, C. Ronald Geyer

Notice bibliographique

RevueMolecular Imaging and Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiochemical and Structural Characterization
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesWestern Economic Diversification CanadaCanadian Cancer Society Research Institute
Mots-clésChemistryAntibodyIn vivoFluorophoreFluorescenceMolecular biologyBiochemistryBiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Construction of antibody-based, molecular-targeted optical imaging probes requires the labeling of an antibody with a fluorophore. The most common method for doing this involves non-specifically conjugating a fluorophore to an antibody, resulting in poorly defined, heterogeneous imaging probes that often have suboptimal in vivo behavior. We tested a new strategy to site-specific label antibody-based imaging probes using the SpyCatcher/SpyTag protein ligase system. PROCEDURES: We used the SpyCatcher/SpyTag protein ligase system to site specifically label nimotuzumab, an anti-EGFR antibody and an anti-HER3 diabody. To prevent the labeling from interfering with antigen binding, we introduced the SpyTag and SpyCatcher at the C-terminus of the antibody and diabody, respectively. Expression and binding properties of the C-terminal antibody-SpyTag and diabody-SpyCatcher fusions were similar to the antibody and diabody, indicating that the SpyTag and SpyCatcher fusions were well tolerated at this position. Site-specific labeling of the antibody and diabody was performed in two steps. First, we labeled the SpyCatcher with IRDye800CW-Maleimide and the SpyTag with IRDye800CW-NHS. Second, we conjugated the IRDye800CW-SpyCatcher and the IRDye800CW-SpyTag to the antibody or diabody, respectively. We confirmed the affinity and specificity of the IRDye800CW-labeled imaging probes using biolayer interferometry and flow cytometry. We analyzed the in vivo biodistribution and tumor accumulation of the IRDye800CW-labeled nimotuzumab and anti-HER3 diabody in nude mice bearing xenografts that express EGFR and HER3, respectively. RESULTS: Expression and binding properties of the C-terminal antibody-SpyTag and diabody-SpyCatcher fusions were similar to the antibody and diabody, indicating that the SpyTag and SpyCatcher fusions were well tolerated at this position. We confirmed the affinity and specificity of the IRDye800CW-labeled imaging probes using biolayer interferometry and flow cytometry. We analyzed the in vivo biodistribution and tumor accumulation of the IRDye800CW-labeled nimotuzumab and anti-HER3 diabody in nude mice bearing xenografts that express EGFR and HER3, respectively. Site-specifically IRDye800CW-labeled imaging probes bound to their immobilized targets, cells expressing these targets, and selectively accumulated in xenografts. CONCLUSIONS: These results highlight the ease and utility of using the modular SpyTag/SpyCatcher protein ligase system for site-specific fluorescent labeling of protein-based imaging probes. Imaging probes labeled in this manner will be useful for optical imaging applications such as image-guided surgery and have broad application for other imaging modalities.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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