Evaluation of novel highly specific antibodies to cancer testis antigen Centrin‐1 for radioimmunoimaging and radioimmunotherapy of pancreatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) accounts for >90% of pancreatic malignancies, and has median survival of <6 months. There is an urgent need for diagnostic and therapeutic options for PDAC. Centrin1 (CETN1) is a novel member of Cancer/Testis Antigens, with a 25‐fold increase of CETN1 gene expression in PDX from PDAC patients. The absence of selective anti‐CETN1 antibodies is hampering CETN1 use for diagnosis and therapy. Here we report the generation of highly specific for CETN1 antibodies and their evaluation for radioimmunoimaging and radioimmunotherapy (RIT) of experimental PDAC. Methods The antibodies to CETN1 were generated via mice immunization with immunogenic peptide distinguishing CETN1 from CETN2. Patient tumor microarrays were used to evaluate the binding of the immune serum to PDAC versus normal pancreas. The antibodies were tested for their preferential binding to CETN1 over CETN2 by ELISA. Mice bearing PDAC MiaPaCa2 xenografts were imaged with microSPECT/CT and treated with 213 Bi‐ and 177 Lu‐labeled antibodies to CETN1. Results Immune serum bind to 50% PDAC cases on patient tumor microarrays with no specific binding to normal pancreas. Antibodies demonstrated preferential binding to CETN1 versus CETN2. Antibody 69‐11 localized to PDAC xenografts in mice in vivo and ex vivo. RIT of PDAC xenografts with 213 Bi‐labeled antibodies was effective, safe, and CETN1‐specific. Conclusions The results demonstrate the ability of these novel antibodies to detect CETN1 both in vitro and in vivo; as well, the RIT treatment of experimental PDAC when radiolabeled with 213 Bi is highly efficient and safe. Further evaluation of these novel reagents for diagnosis and treatment of PDAC is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».