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Enregistrement W3024732984 · doi:10.2967/jnumed.120.243113

Radiolabeled cCPE Peptides for SPECT Imaging of Claudin-4 Overexpression in Pancreatic Cancer

2020· article· en· W3024732984 sur OpenAlexfundno aff
Júlia Baguña Torres, Michael Mosley, Sofia Koustoulidou, Samantha L. Hopkins, Stefan Knapp, A. Chaikuad, Masuo Kondoh, Keisuke Tachibana, Veerle Kersemans, Bart Cornelissen

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueBarrier Structure and Function Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInnovative Medicines InitiativeCancer Research UKGenome CanadaMedical Research CouncilEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMerck KGaAJohns Hopkins University
Mots-clésClaudinHT1080In vivoMolecular biologyTransfectionPancreatic cancerLigand (biochemistry)ChemistryCancer researchBiologyIn vitroCancerBiochemistryTight junctionReceptorGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overexpression of tight-junction protein claudin-4 has been detected in primary and metastatic pancreatic cancer tissue and is associated with better prognosis in patients. Noninvasive measurement of claudin-4 expression by imaging methods could provide a means for accelerating detection and stratifying patients into risk groups. Clostridium perfringens enterotoxin (CPE) is a natural ligand for claudin-4 and holds potential as a targeting vector for molecular imaging of claudin-4 overexpression. A glutathione S-transferases (GST)–tagged version of the C terminus of CPE (cCPE) was previously used to delineate claudin-4 overexpression by SPECT but showed modest binding affinity and slow blood clearance in vivo. Methods: On the basis of the crystal structure of cCPE, a series of smaller cCPE194–319 mutants with putatively improved binding affinity for claudin-4 was generated by site-directed mutagenesis. All peptides were conjugated site-specifically on a C-terminal cysteine using maleimide-diethylenetriamine pentaacetate to enable radiolabeling with 111In. The binding affinity of all radioconjugates was evaluated in claudin-4–expressing PSN-1 cells and HT1080-negative controls. The specificity of all cCPE mutants to claudin-4 was assessed in HT1080 cells stably transfected with claudin-4. SPECT/CT imaging of BALB/c nude mice bearing PSN-1 or HT1080 tumor xenografts was performed to determine the claudin-4–targeting ability of these peptides in vivo. Results: Uptake of all cCPE-based radioconjugates was significantly higher in PSN-1 cells than in HT1080-negative controls. All peptides showed a marked improvement in affinity for claudin-4 in vitro when compared with previously reported values (dissociation constant: 2.2 ± 0.8, 3 ± 0.1, 4.2 ± 0.5, 10 ± 0.9, and 9.7 ± 0.7 nM). Blood clearance of [111In]In-cCPE194–319, as measured by SPECT, was considerably faster than that of [111In]In-cCPE.GST (half-life, <1 min). All radiopeptides showed significantly higher accumulation in PSN-1 xenografts than in HT1080 tumors at 90 min after injection of the tracer ([111In]In-cCPE194–319, 2.7 ± 0.8 vs. 0.4 ± 0.1 percentage injected dose per gram [%ID/g], P < 0.001; [111In]In-S313A, 2.3 ± 0.9 vs. 0.5 ± 0.1 %ID/g, P < 0.01; [111In]In-S307A + N309A + S313A, 2 ± 0.4 vs. 0.3 ± 0.1 %ID/g, P < 0.01; [111In]In-D284A, 2 ± 0.2 vs. 0.7 ± 0.1 %ID/g, P < 0.05; [111In]In-L254F + K257D, 6.3 ± 0.9 vs. 0.7 ± 0.2 %ID/g, P < 0.001). Conclusion: These optimized cCPE-based SPECT imaging agents show great promise as claudin-4–targeting vectors for in vivo imaging of claudin-4 overexpression in pancreatic cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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