P4–245: Nanobodies™ targeting amyloid beta as potential therapeutics for Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Active and passive immunization strategies targeting amyloid beta (Aβ) are currently being developed as a potential therapy to treat Alzheimer's disease (AD). Both approaches have shown efficacy in animal models, while passive vaccination is expected to be safer in the clinical context. We have explored the use of Aβ targeting Nanobodies for passive immunotherapy of AD. Nanobodies are 12–15 kDa protein domains derived from camelid Heavy–Chain antibodies with unique characteristics that offer many advantages over the use of conventional monoclonal antibodies. By immunizing llamas with Aβ peptides and cloning the variable regions from the Heavy–Chain antibody pool of these animals, we have isolated Nanobodies that bind to soluble as well as to aggregated Aβ peptides. Since these small protein molecules are rapidly cleared in animals, they were genetically fused to an anti–murine albumin–binding Nanobody to increase the biological half life to approximately 2 days in mice. Since for therapeutic efficacy it is likely to be required that the brain Aβ is targeted as well, we have made multi–specific molecules that have the capability of crossing the blood brain barrier (BBB) (Muruganandam et al, 2002). In this way, systemically injected Nanobodies that are actively transported across the BBB and diffuse into the brain parenchyma may recognize amyloid plaques and/or soluble Aβ in the brain. Different versions of Aβ targeting Nanobodies fused to BBB crossing and/or albumin binding Nanobodies in bi– and trispecific formats are being evaluated in APP–[V717] transgenic mice for their efficacy in lowering brain amyloid peptide levels and in enhancement of cognition. In this program we have demonstrated the flexible use of the Nanobody platform to combine multiple functions into the same molecule that can be readily expressed in microbial systems. The monomeric Aβ Nanobodies can serve as building blocks to design new formats that ultimately can be developed for AD therapy and/or diagnosis. Comparison of these different Nanobodies will yield insight into whether enhancing the BBB–crossing of AD immunotherapeutics increases their efficacy.
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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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,002 |
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 ».