Enhanced anti-metastatic bioactivity of an IGF-TRAP re-engineered to improve physicochemical properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The insulin-like growth factor (IGF) axis has been implicated in the progression of malignant disease and identified as a clinically important therapeutic target. Several IGF-1 receptor (IGF-1R) targeting drugs including humanized monoclonal antibodies have advanced to phase II/III clinical trials, but to date, have not progressed to clinical use, due, at least in part, to interference with insulin receptor signalling. We previously reported on the production of a soluble fusion protein consisting of the extracellular domain of human IGF-1R fused to the Fc portion of human IgG1 (first generation IGF-TRAP) that bound human IGF-1 and IGF-2 with a 3 log higher affinity than insulin. We showed that the IGF-TRAP had potent anti-cancer activity in several pre-clinical models of aggressive carcinomas. Here we report on the re-engineering of the IGF-TRAP with the aim of improving physicochemical properties and suitability for clinical applications. We show that cysteine-serine substitutions in the Fc hinge region of IGF-TRAP eliminated high-molecular-weight oligomerized species, while a further addition of a flexible linker, not only improved the pharmacokinetic profile, but also enhanced the therapeutic profile of the IGF-TRAP, as evaluated in an experimental colon carcinoma metastasis model. Dose-response profiles of the modified IGF-TRAPs correlated with their bio-availability profiles, as measured by the IGF kinase-receptor-activation (KIRA) assay, providing a novel, surrogate biomarker for drug efficacy. This study provides a compelling example of structure-based re-engineering of Fc-fusion-based biologics for better manufacturability that also significantly improved pharmacological parameters. It identifies the re-engineered IGF-TRAP as a potent anti-cancer therapeutic.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».