A Reactive Antibody Platform for One-Step Production of Antibody–Drug Conjugates through a Diels–Alder Reaction with Maleimide
Notice bibliographique
Résumé
The normal electron-demand Diels–Alder (DA) cycloaddition is a classic transformation routinely used in synthesis; however, applications in biological systems are limited. Here, we report a spiro[2.4]hepta-4,6-diene-containing noncanonical amino acid (SCpHK) capable of efficient incorporation into antibodies and subsequent coupling with maleimide via a DA reaction. SCpHK was stable throughout protein expression in mammalian cells and enabled covalent attachment of maleimide drug-linkers yielding DA antibody–drug conjugates (DA-ADCs) with nearly quantitative conversion in a one-step process. The uncatalyzed DA reaction between SCpHK and maleimide in aqueous buffer was rapid (1.8–5.4 M –1 s –1 ), and the antibody–drug adduct was stable in rat serum for at least 1 week at 37 °C. Anti-EphA2 DA-ADCs containing AZ1508 or SG3249 maleimide drug-linkers were potent inhibitors of tumor growth in PC3 tumor models in vivo. The DA bioconjugation strategy described here represents a simple method to produce site-specific and stable ADCs with maleimide drug-linkers.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».