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Enregistrement W3034493697

Effects of linker modifications on tumor-to-kidney contrast of 68Ga-PSMA imaging radioligands

2018· article· en· W3034493697 sur OpenAlexaff
Hsiou‐Ting Kuo, Jinhe Pan, Zhengxing Zhang, Joseph Lau, Helen Merkens, Chengcheng Zhang, Nadine Colpo, Kuo‐Shyan Lin, François Bénard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodistributionLNCaPGlutamate carboxypeptidase IIProstate cancerChemistryIn vivoKidneyIn vitroCancer researchNuclear medicineMedicineCancerInternal medicineBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1142 Objectives: A number of 18F- and 68Ga-labeled radioligands targeting the prostate specific membrane antigen (PSMA) are used in the clinic to detect prostate cancer and metastases. Of these, 68Ga-PSMA-11 is the most widely used. However, the high uptake of 68Ga-PSMA-11 in kidneys can create halo-artifacts resulting in lower detection sensitivity for lesions between the kidneys. In this study we developed two 68Ga-labeled PSMA-targeting tracers based on 68Ga-PSMA-617 with the goal of improving tumor-kidney contrast compared to 68Ga-PSMA-11. Methods: PSMA-617, HTK01166 and HTK01167 were prepared on solid phase, while PSMA-11 was purchased commercially. In the structure of HTK01166 and HTK01167, the 2-naphthylalanine (2-Nal) in PSMA-617 was replaced with 2-indanylglycine (Igl) and 3,3-diphenylalanine (Dip), respectively. Cold standards were prepared and their binding affinity to PSMA was determined by in vitro competition assays. 68Ga labeling was performed in HEPES buffer (2 M, pH 5.0) with microwave heating for 1 min followed by HPLC purification. The stability of 68Ga-labeled PSMA-617, HTK01166 and HTK01167 was assessed in mouse plasma and monitored by HPLC. PET imaging and biodistribution studies were performed in mice bearing PSMA-expressing LNCap prostate cancer xenografts. Blocking studies were conducted with co-injection of DCFPyL (0.5 mg) for 68Ga-HTK01166 and 68Ga-HTK01167. Results: PSMA-617, HTK01166 and HTK01167 were synthesized in 25-39% yield and their cold Ga-complexed standards were obtained in 54-73% yield. 68Ga-labeled PSMA-11, PSMA-617, HTK01166 and HTK01167 were obtained in 46-71% average decay-corrected radiochemical yield with >99% radiochemical purity and 63-152 GBq/μmol average specific activity. 68Ga-labeled PSMA-617, HTK01166 and HTK01167 were relatively stable in mouse plasma with 90% uptake of 68Ga-HTK01166 and 68Ga-HTK01167 in LNCaP tumor xenografts at 1h pi, demonstrating their specificity for PSMA. CONCLUSION: Compared with 68Ga-PSMA-617, 68Ga-HTK01166 showed comparable PSMA binding affinity and tumor uptake, and almost 5-fold higher kidney uptake; whereas 68Ga-HTK01167 exhibited lower PSMA binding affinity, tumor uptake and kidney uptake. Compared with 68Ga-PSMA-11, 68Ga-HTK01167 had similar tumor uptake and tumor-to-blood contrast (23.8 ± 6.71 vs 20.4 ± 4.98) but higher tumor-to-muscle contrast (16.0 ± 3.79 vs 54.3 ± 16.1) and much lower kidney uptake.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations0
Publié2018
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