Identification and in vivo characterization of a brain-penetrating nanobody
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preclinical models to determine blood to brain transport ability of therapeutics are often ambiguous. In this study a method is developed that relies on CNS target-engagement and is able to rank brain-penetrating capacities. This method led to the discovery of an anti-transferrin receptor nanobody that is able to deliver a biologically active peptide to the brain via receptor-mediated transcytosis. METHODS: Various nanobodies against the mouse transferrin receptor were fused to neurotensin and injected peripherally in mice. Neurotensin is a neuropeptide that causes hypothermia when present in the brain but is unable to reach the brain from the periphery. Continuous body temperature measurements were used as a readout for brain penetration of nanobody-neurotensin fusions after its peripheral administration. Full temperature curves were analyzed using two-way ANOVA with Dunnett multiple comparisons tests. RESULTS: One anti-transferrin receptor nanobody coupled to neurotensin elicited a drop in body temperature following intravenous injection. Epitope binning indicated that this nanobody bound a distinct transferrin receptor epitope compared to the non-crossing nanobodies. This brain-penetrating nanobody was used to characterize the in vivo hypothermia model. The hypothermic effect caused by neurotensin is dose-dependent and could be used to directly compare peripheral administration routes and various nanobodies in terms of brain exposure. CONCLUSION: This method led to the discovery of an anti-transferrin receptor nanobody that can reach the brain via receptor-mediated transcytosis after peripheral administration. This method could be used to assess novel proteins for brain-penetrating capabilities using a target-engaging readout.
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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 ».