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Enregistrement W3113282562 · doi:10.1002/cpch.88

Methods to Validate Binding and Kinetics of “Proximity‐Inducing” Covalent Immune‐Recruiting Molecules

2020· article· en· W3113282562 sur OpenAlexafffund
Eden Kapcan, Benjamin Lake, Zi Yang, Anthony F. Rullo

Notice bibliographique

RevueCurrent Protocols in Chemical Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaProstate Cancer Canada
Mots-clésCovalent bondChemistrySurface plasmon resonanceImmune systemAntibodyFlow cytometryReceptor–ligand kineticsBiophysicsClick chemistryMass cytometryKineticsBiochemistryMolecular biologyNanotechnologyCombinatorial chemistryBiologyMaterials scienceImmunologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of covalent inhibitors and chemoproteomic probes in translational chemical biology research requires the development of robust biophysical and analytical methods to characterize their complex interactions with target biomolecules. Importantly, these methods must efficiently assess target selectivity and accurately discern noncovalent binding from the formation of resultant covalent adducts. One recently reported covalent chemical tool used in tumor immune oncology, covalent immune recruiters (CIRs), increases the proximity of immune cells and cancer cells, promoting immune recognition and response. Herein we describe biolayer interferometry (BLI) biosensor, flow cytometry, and solution fluorescence-based assay approaches to characterize CIR:antibody binding and CIR-antibody covalent-labeling kinetics. BLI technology, akin to surface plasmon resonance, provides the unique opportunity to investigate molecular binding and labeling kinetics both on a solid surface (Basic Protocol 1) and in solution (Alternate Protocol 1). Here, recruitment of mass-containing proteins to the BLI probe via CIR is measured with high sensitivity and is used as a readout of CIR labeling activity. Further, CIR technology is used to label antibodies with a fluorescent handle. In this system, labeling is monitored via SDS-PAGE with a fluorescence gel imager, where increased fluorescence intensity of a sample reflects increased labeling (Basic Protocol 2). Analysis of CIR:antibody target-specific immune activation is demonstrated with a flow cytometry-based antibody-dependent cellular phagocytosis (ADCP) assay (Basic Protocol 3). This ADCP protocol may be further used to discern CIR:antibody binding from covalent adduct formation (Alternate Protocol 3). For the protocols described, each method may be used to analyze characteristics of any covalent-tagging or antibody-recruiting small molecule or protein-based technology. © 2020 Wiley Periodicals LLC. Basic Protocol 1: Determining "on-probe" reaction kinetics of CIR1/CIR4 via biolayer interferometry with Octet RED96 Alternate Protocol 1: Determining "in-solution" reaction kinetics of prostate-specific membrane antigen targeting CIR (CIR3) via biolayer interferometry with Octet RED96 Basic Protocol 2: Reaction kinetics of covalently labeled antibodies via fluorescence SDS-PAGE Basic Protocol 3: Small molecule-directed antibody-dependent cellular phagocytosis on live human cells measured via flow cytometry Alternate Protocol 2: Kinetic analysis of CIR3:antibody labeling via antibody-dependent cellular phagocytosis on flow cytometry Support Protocol 1: Activation of U937 monocytes with interferon γ Support Protocol 2: Labeling streptavidin beads with biotinylated prostate-specific membrane antigen receptor.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,196
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,300 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2020
Routes d'admission2
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