Near infrared imaging of epidermal growth factor receptor positive xenografts in mice with domain I/II specific antibody fragments
Notice bibliographique
Résumé
Epidermal growth factor receptor (EGFR) is a transmembrane cell surface receptor that is frequently overexpressed and/or mutated in many cancers. Therapies targeting EGFR have poor outcomes due to the lack of reliable diagnostic tests to monitor EGFR. Current in vitro EGFR diagnostic methods are invasive, requiring biopsies, which limits tumor sampling and availability. EGFR molecular imaging provides non-invasive whole-body images capable of detecting primary tumors and metastases, which can be used to diagnose and monitor response to therapy. Methods: We evaluated properties of two anti-EGFR fragments, 8708 and 8709, as molecular-targeted imaging probes. 8708 and 8709 are anti-EGFR antigen binding fragments (Fabs) that recognize domain I/II of EGFR, which is distinct from epitopes recognized by current anti-EGFR therapeutic antibodies. We used complementarity determining region sequences from 8708 and 8709 Fabs to generate an anti-EGFR IgG and (scFv)2 and scFv-Fc antibody fragments. We expressed, purified, and labeled the IgG and fragments with IRDye800CW and used them to image EGFR-positive and -negative xenografts in CD-1 nude mice. 8709 scFv-Fc was also tested for competitive binding with the therapeutic anti-EGFR antibody nimotuzumab and for quantifying ratios of EGFR and EGFRvIII deletion mutant. Results: IRDye800CW-labeled 8708 (scFv)2 and 8709 scFv-Fc imaging probes showed high levels of accumulation and good retention in EGFR-positive xenografts, with peak accumulation occurring at 24 and 48 hours post injection, respectively. IRDye680RD-labeled 8709 scFv-Fc did not compete with IRDye800CW-labeled nimotuzumab for EGFR binding as assayed by flow cytometry using an EGFR-positive cell line. IRDye680RD-labeled 8709 scFv-Fc and IRDye800CW-labeled nimotuzumab used in combination were able to determine the ratio of cells expressing EGFR and a deletion mutant EGFRvIII. Conclusion: IRDye800CW-labeled 8708 (scFv)2 and 8709 scFv-Fc had desirable binding affinities, clearance times, and tumor accumulation to be used for imaging in combination with current EGFR targeted therapies. This study highlights the potential for using 8708 (scFv)2 and 8709 scFv-Fc as EGFR diagnostic and therapy monitoring tools.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».