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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 PEG6-DM1 ADCs. We developed nimotuzumab ADCs conjugated to PEG6-DM1. We generated immunoconjugates with low (nimotuzumab-PEG6-DM1-Low) and high (nimotuzumab-PEG6-DM1-High) drug-to-antibody ratios. The drug-to-antibody of nimotuzumab-PEG6-DM1-Low and nimotuzumab-PEG6-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 111In. The in vitro binding and internalization rates of 111In-nimotuzumab, 111In-nimotuzumab-PEG6-DM1-Low, and 111In-nimotuzumab-PEG6-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 PEG6-DM1 on the antibody. Despite the lower overall cellular binding of the PEG6-DM1 radioimmunoconjugates, internalization was higher for PEG6-DM1 ADCs than for the non-PEGylated ADC in the following order: 111In-nimotuzumab-PEG6-DM1-High > 111In-nimotuzumab-PEG6-DM1-Low > 111In-nimotuzumab. Nuclear uptake of 111In-nimotuzumab-PEG6-DM1-High was 4.4-fold higher than 111In-nimotuzumab. Pharmacokinetics and biodistribution showed that 111In-nimotuzumab-PEG6-DM1-High had the slowest blood and whole-body clearance rate. Uptake in DLD-1 tumors of 111In-nimotuzumab was similar to 111In-nimotuzumab-PEG6-DM1-Low but was significantly higher than for 111In-nimotuzumab-PEG6-DM1-High. Tumor-to-background ratios for 111In-nimotuzumab and 111In-nimotuzumab-PEG6-DM1-Low were higher than for 111In-nimotuzumab-PEG6-DM1-High. Conclusion: The results show that conjugation of multiple PEG6-DM1 reduces the affinity for EGFR in vitro. However, the reduced affinity is counteracted by the high internalization rate of constructs with PEG6-DM1 ADCs in vitro. The decreased affinity resulted in low tumor uptake of 111In-nimotuzumab-PEG6-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 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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 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
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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