MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3104946688 · doi:10.1186/s41181-020-00111-y

Radioimmunotherapy of PANC-1 human pancreatic cancer xenografts in NOD/SCID or NRG mice with Panitumumab labeled with Auger electron emitting, 111In or β-particle emitting, 177Lu

2020· article· en· W3104946688 sur OpenAlexafffund
Sadaf Aghevlian, Zhongli Cai, David W. Hedley, Mitchell A. Winnik, Raymond M. Reilly

Notice bibliographique

RevueEJNMMI Radiopharmacy and Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTerry Fox FoundationUniversity of TorontoCanadian Cancer Society
Mots-clésPanitumumabDOTARadioimmunotherapyCancer researchRadionuclide therapyChemistryMolecular biologyMedicineMonoclonal antibodyCetuximabInternal medicineImmunologyBiologyAntibodyChelation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Epidermal growth factor receptors (EGFR) are overexpressed on > 90% of pancreatic cancers (PnCa) and represent an attractive target for the development of novel therapies, including radioimmunotherapy (RIT). Our aim was to study RIT of subcutaneous (s.c.) PANC-1 human PnCa xenografts in mice using the anti-EGFR monoclonal antibody, panitumumab labeled with Auger electron (AE)-emitting, 111 In or β-particle emitting, 177 Lu at amounts that were non-toxic to normal tissues. Results Panitumumab was conjugated to DOTA chelators for complexing 111 In or 177 Lu (panitumumab-DOTA-[ 111 In]In and panitumumab-DOTA-[ 177 Lu]Lu) or to a metal-chelating polymer (MCP) with multiple DOTA to bind 111 In (panitumumab-MCP-[ 111 In]In). Panitumumab-DOTA-[ 177 Lu]Lu was more effective per MBq exposure at reducing the clonogenic survival in vitro of PANC-1 cells than panitumumab-DOTA-[ 111 In]In or panitumumab-MCP-[ 111 In]In. Panitumumab-DOTA-[ 177 Lu]Lu caused the greatest density of DNA double-strand breaks (DSBs) in the nucleus measured by immunofluorescence for γ-H2AX. The absorbed dose in the nucleus was 3.9-fold higher for panitumumab-DOTA-[ 177 Lu]Lu than panitumumab-DOTA-[ 111 In]In and 7.7-fold greater than panitumumab-MCP-[ 111 In]In. No normal tissue toxicity was observed in NOD/SCID mice injected intravenously (i.v.) with 10.0 MBq (10 μg; ~ 0.07 nmoles) of panitumumab-DOTA-[ 111 In]In or panitumumab-MCP-[ 111 In]In or in NRG mice injected i.v. with 6.0 MBq (10 μg; ~ 0.07 nmoles) of panitumumab-DOTA-[ 177 Lu]Lu. There was no decrease in complete blood cell counts (CBC) or increased serum alanine aminotransferase (ALT) or creatinine (Cr) or decreased body weight. RIT inhibited the growth of PANC-1 tumours but a 5-fold greater total amount of panitumumab-DOTA-[ 111 In]In or panitumumab-MCP-[ 111 In]In (30 MBq; 30 μg; ~ 0.21 nmoles) administered in three fractionated amounts every three weeks was required to achieve greater or equivalent tumour growth inhibition, respectively, compared to a single amount of panitumumab-DOTA-[ 177 Lu]Lu (6 MBq; 10 μg; ~ 0.07 nmoles). The tumour doubling time (TDT) for NOD/SCID mice with s.c. PANC-1 tumours treated with panitumumab-DOTA-[ 111 In]In or panitumumab-MCP-[ 111 In]In was 51.8 days and 28.1 days, respectively. Panitumumab was ineffective yielding a TDT of 15.3 days vs. 15.6 days for normal saline treated mice. RIT of NRG mice with s.c. PANC-1 tumours with 6.0 MBq (10 μg; ~ 0.07 nmoles) of panitumumab-DOTA-[ 177 Lu]Lu increased the TDT to 20.9 days vs. 11.5 days for panitumumab and 9.1 days for normal saline. The absorbed doses in PANC-1 tumours were 8.8 ± 3.0 Gy and 2.6 ± 0.3 Gy for panitumumab-DOTA-[ 111 In]In and panitumumab-MCP-[ 111 In]In, respectively, and 11.6 ± 4.9 Gy for panitumumab-DOTA-[ 177 Lu]Lu. Conclusion RIT with panitumumab labeled with Auger electron-emitting, 111 In or β-particle-emitting, 177 Lu inhibited the growth of s.c. PANC-1 tumours in NOD/SCID or NRG mice, at administered amounts that caused no normal tissue toxicity. We conclude that EGFR-targeted RIT is a promising approach to treatment of PnCa.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEJNMMI Radiopharmacy and ChemistryMême sujetPancreatic and Hepatic Oncology ResearchTravaux en français237 207