Evaluation of antibody fragment properties for near-infrared fluorescence imaging of HER3-positive cancer xenografts
Notice bibliographique
Résumé
In vivo imaging is influenced by the half-life, tissue penetration, biodistribution, and affinity of the imaging probe. Immunoglobulin G (IgG) is composed of discrete domains with known functions, providing a template for engineering antibody fragments with desired imaging properties. Here, we engineered antibody-based imaging probes, consisting of different combinations of antibody domains, labeled them with the near-infrared fluorescent dye IRDye800CW, and evaluated their in vivo imaging properties. Antibody-based imaging probes were based on an anti-HER3 antigen binding fragment (Fab) isolated using phage display. Methods: We constructed six anti-HER3 antibody-based imaging probes: a single chain variable fragment (scFv), Fab, diabody, scFv-CH3, scFv-Fc, and IgG. IRDye800CW-labeled, antibody-based probes were injected into nude mice bearing FaDu xenografts and their distribution to the xenograft, liver, and kidneys was evaluated. Results: These imaging probes bound to recombinant HER3 and to the HER3-positive cell line, FaDu. Small antibody fragments with molecular weight <60 kDa (scFv, diabody, and Fab) accumulated rapidly in the xenograft (maximum accumulation between 2-4 h post injection (hpi)) and cleared primarily through the kidneys. scFv-CH3 (80 kDa) had fast clearance and peaked in the xenograft between 2-3 hpi and cleared from xenograft in a rate comparable to Fab and diabody. IgG and scFv-Fc persisted in the xenografts for up to 72 hpi and distributed mainly to the xenograft and liver. The highest xenograft fluorescence signals were observed with IgG and scFv-Fc imaging probes and persisted for 2-3 days. Conclusion: These results highlight the utility of using antibody fragments to optimize clearance, tumor labeling, and biodistribution properties for developing anti-HER3 probes for image-guided surgery or PET imaging.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».