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Enregistrement W3150233390 · doi:10.20892/j.issn.2095-3941.2020.0568

VHH212 nanobody targeting the hypoxia-inducible factor 1α suppresses angiogenesis and potentiates gemcitabine therapy in pancreatic cancer <i>in vivo</i>

2021· article· en· W3150233390 sur OpenAlexaff
Guangbo Kang, Min Hu, He Ren, Jiewen Wang, Xin Cheng, Ruowei Li, Bo Yuan, Yasmine Balan, Zixuan Bai, He Huang

Notice bibliographique

RevueCancer Biology and Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGemcitabinePancreatic cancerIn vivoCancer researchHypoxia-inducible factorsVascular endothelial growth factorAngiogenesisChemistryTumor hypoxiaMolecular biologyAntibodyBiologyCancerMedicineImmunologyBiochemistryInternal medicineRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: We aimed to develop a novel anti-HIF-1α intrabody to decrease gemcitabine resistance in pancreatic cancer patients. Methods: Surface plasmon resonance and glutathione S-transferase pull-down assays were conducted to identify the binding affinityand specificity of anti-HIF-1α VHH212 [a single-domain antibody (nanobody)]. Molecular dynamics simulation was used todetermine the protein-protein interactions between hypoxia-inducible factor-1α (HIF-1α) and VHH212. The real-time polymerasechain reaction (PCR) and Western blot analyses were performed to identify the expressions of HIF-1α and VEGF-A in pancreatic ductaladenocarcinoma cell lines. The efficiency of the VHH212 nanobody in inhibiting the HIF-1 signaling pathway was measured using adual-luciferase reporter assay. Finally, a PANC-1 xenograft model was developed to evaluate the anti-tumor efficiency of combinedtreatment. Immunohistochemistry analysis was conducted to detect the expressions of HIF-1α and VEGF-A in tumor tissues. Results: VHH212 was stably expressed in tumor cells with low cytotoxicity, high affinity, specific subcellular localization, andneutralization of HIF-1α in the cytoplasm or nucleus. The binding affinity between VHH212 and the HIF-1α PAS-B domain was42.7 nM. Intrabody competitive inhibition of the HIF-1α heterodimer with an aryl hydrocarbon receptor nuclear translocator wasused to inhibit the HIF-1/VEGF pathway in vitro. Compared with single agent gemcitabine, co-treatment with gemcitabine and aVHH212-encoding adenovirus significantly suppressed tumor growth in the xenograft model with 80.44% tumor inhibition. Conclusions: We developed an anti-HIF-1α nanobody and showed the function of VHH212 in a preclinical murine model ofPANC-1 pancreatic cancer. The combination of VHH212 and gemcitabine significantly inhibited tumor development. These resultssuggested that combined use of anti-HIF-1α nanobodies with first-line treatment may in the future be an effective treatment forpancreatic cancer.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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