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Enregistrement W2910682218 · doi:10.2967/jnumed.118.220095

Preclinical Evaluation of<sup>111</sup>In-Labeled PEGylated Maytansine Nimotuzumab Drug Conjugates in EGFR-Positive Cancer Models

2019· article· en· W2910682218 sur OpenAlexaff
Siddesh V. Hartimath, Elahe Alizadeh, V. Raja Solomon, Rufael Chekol, Wendy Bernhard, Wayne Hill, Ángel Casacó Parada, Kris Barreto, C. Ronald Geyer, Humphrey Fonge

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensRoyal University HospitalUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNimotuzumabBiodistributionIn vivoChemistryPEG ratioEx vivoPharmacokineticsAntibody-drug conjugateDOTAMonoclonal antibodyEpidermal growth factor receptorIn vitroPharmacologyAntibodyMedicineReceptorBiochemistryImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epidermal growth factor receptor I (EGFR) is overexpressed in most cancers of epithelial origin. Antibody drug conjugates (ADCs) with PEGylated-maytansine (PEG-DM1) show promise in vitro and in vivo. However, in vivo biodistribution data for ADCs with PEG-DM1 have not been reported. Development of methods to understand the real-time in vivo behavior of these ADCs is needed to move these compounds to the clinic. Methods: Here we have used noninvasive small-animal SPECT/CT imaging and ex vivo biodistribution to understand the in vivo behavior of PEG 6 -DM1 ADCs. We developed nimotuzumab ADCs conjugated to PEG 6 -DM1. We generated immunoconjugates with low (nimotuzumab-PEG 6 -DM1-Low) and high (nimotuzumab-PEG 6 -DM1-High) drug-to-antibody ratios. The drug-to-antibody of nimotuzumab-PEG 6 -DM1-Low and nimotuzumab-PEG 6 -DM1-High was 3.5 and 7.3, respectively. Quality control was performed using ultraviolet spectrophotometry, size-exclusion high-performance liquid chromatography, bioanalyzer, biolayer interferometry, and flow cytometry in EGFR-positive DLD-1 cells. These immunoconjugates were conjugated with DOTA and radiolabeled with 111 In. The in vitro binding and internalization rates of 111 In-nimotuzumab, 111 In-nimotuzumab-PEG 6 -DM1-Low, and 111 In-nimotuzumab-PEG 6 -DM1-High were characterized. Furthermore, the pharmacokinetics, biodistribution, and imaging characteristics were evaluated in normal and DLD-1 tumor-bearing mice. Results: Flow cytometry and biolayer interferometry showed a trend toward decreasing EGFR affinity with increasing number of PEG 6 -DM1 on the antibody. Despite the lower overall cellular binding of the PEG 6 -DM1 radioimmunoconjugates, internalization was higher for PEG 6 -DM1 ADCs than for the non-PEGylated ADC in the following order: 111 In-nimotuzumab-PEG 6 -DM1-High . 111 Innimotuzumab-PEG 6 -DM1-Low . 111 In-nimotuzumab. Nuclear uptake of 111 In-nimotuzumab-PEG 6 -DM1-High was 4.4-fold higher than 111 In-nimotuzumab. Pharmacokinetics and biodistribution showed that 111 In-nimotuzumab-PEG 6 -DM1-High had the slowest blood and whole-body clearance rate. Uptake in DLD-1 tumors of 111 In-nimotuzumab was similar to 111 In-nimotuzumab-PEG 6 -DM1-Low but was significantly higher than for 111 In-nimotuzumab-PEG 6 -DM1-High. Tumor-to-background ratios for 111 In-nimotuzumab and 111 Innimotuzumab-PEG 6 -DM1-Low were higher than for 111 In-nimotuzumab-PEG 6 -DM1-High. Conclusion: The results show that conjugation of multiple PEG 6 -DM1 reduces the affinity for EGFR in vitro. However, the reduced affinity is counteracted by the high internalization rate of constructs with PEG 6 -DM1 ADCs in vitro. The decreased affinity resulted in low tumor uptake of 111 In-nimotuzumab-PEG 6 -DM1-High, with a slow overall whole-body clearance rate. These data provide insights for evaluating the pharmacokinetics and normal -tissue toxicity and in determining dosing rate of PEGylated ADCs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations32
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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