Evaluation of antibody fragment properties for near-infrared fluorescence imaging of HER3-positive cancer xenografts
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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.
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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 découle