Assessing the binding properties of the anti-PD-1 antibody landscape using label-free biosensors
Notice bibliographique
Résumé
Here we describe an industry-wide collaboration aimed at assessing the binding properties of a comprehensive panel of monoclonal antibodies (mAbs) against programmed cell death protein 1 (PD-1), an important checkpoint protein in cancer immunotherapy and validated therapeutic target, with well over thirty unique mAbs either in clinical development or market-approved in the United States, the European Union or China. The binding kinetics of the PD-1/mAb interactions were measured by surface plasmon resonance (SPR) using a Carterra LSA instrument and the results were compared to data collected on a Biacore 8K. The effect of chip type on the SPR-derived binding rate constants and affinities were explored and the results compared with solution affinities from Meso Scale Discovery (MSD) and Kinetic Exclusion Assay (KinExA) experiments. When using flat chip types, the LSA and 8K platforms yielded near-identical kinetic rate and affinity constants that matched solution phase values more closely than those produced on 3D-hydrogels. Of the anti-PD-1 mAbs tested, which included a portion of those known to be in clinical development or approved, the affinities spanned from single digit picomolar to nearly 425 nM, challenging the dynamic range of our methods. The LSA instrument was also used to perform epitope binning and ligand competition studies which revealed over ten unique competitive binding profiles within this group of mAbs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».