Development and preclinical evaluation of cixutumumab drug conjugates in a model of insulin growth factor receptor I (IGF-1R) positive cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Overexpression of insulin growth factor receptor type 1 (IGF-1R) is observed in many cancers. Antibody drug conjugates (ADCs) with PEGylated maytansine (PEG6-DM1) show promise in vitro. We developed PEG6-DM1 ADCs with low and high drug to antibody ratios (DAR) using an anti-IGF-1R antibody cixutumumab (IMC-A12). Conjugates with low (cixutumumab-PEG6-DM1-Low) and high (cixutumumab-PEG6-DM1-High) DAR as 3.4 and 7.2, respectively, were generated. QC was performed by UV spectrophotometry, HPLC, bioanalyzer, and biolayer-interferometry. We compared the in vitro binding and internalization rates of the ADCs in IGF-1R-positive MCF-7/Her18 cells. We radiolabeled the ADCs with 111In and used microSPECT/CT imaging and ex vivo biodistribution to understand their in vivo behavior in MCF-7/Her18 xenograft mice. The therapeutic potential of the ADC was studied in vitro and in mouse xenograft. Internalization rates of all ADCs was high and increased over 48 h and EC50 was in the low nanomolar range. MicroSPECT/CT imaging and ex vivo biodistribution showed significantly lower tumor uptake of 111In-cixutumumab-PEG6-DM1-High compared to 111In-cixutumumab-PEG6-DM1-Low and 111In-cixutumumab. Cixutumumab-PEG6-DM1-Low significantly prolonged the survival of mice bearing MCF-7/Her18 xenograft compared with cixutumumab, cixutumumab-PEG6-DM1-High, or the PBS control group. Cixutumumab-PEG6-DM1-Low ADC was more effective. The study highlights the potential utility of cixutumumab-ADCs as theranostics against IGF-1R positive cancers.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».