PESIN Conjugates for Multimodal Imaging: Can Multimerization Compensate Charge Influences on Cell Binding Properties? A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Recently, anionic charges were found to negatively influence the in vitro gastrin-releasing peptide receptor (GRPR) binding parameters of dually radioisotope and fluorescent dye labeled GRPR-specific peptide dimers. From this, the question arose if this adverse impact on in vitro GRP receptor affinities could be mitigated by a higher valency of peptide multimerization. For this purpose, we designed two different hybrid multimodal imaging units (MIUs), comprising either one or two click chemistry-compatible functional groups and reacted them with PESIN (PEG3-BBN7–14, PEG = polyethylene glycol) dimers to obtain a dually labeled peptide homodimer or homotetramer. Using this approach, other dually labeled peptide monomers, dimers, and tetramers can also be obtained, and the chelator and fluorescent dye can be adapted to specific requirements. The MIUs, as well as their peptidic conjugates, were evaluated in terms of their photophysical properties, radiolabeling efficiency with 68Ga and 64Cu, hydrophilicity, and achievable GRP receptor affinities. Here, the hydrophilicity and the GRP receptor binding affinities were found to be especially strongly influenced by the number of negative charges and peptide copies, showing logD (1-octanol-water-distribution coefficient) and IC50 (half maximal inhibitory concentration) values of −2.2 ± 0.1 and 59.1 ± 1.5 nM for the homodimer, and −1.9 ± 0.1 and 99.8 ± 3.2 nM for the homotetramer, respectively. From the obtained data, it can be concluded that the adverse influence of negatively charged building blocks on the in vitro GRP receptor binding properties of dually labeled PESIN multimers can, at least partly, be compensated for by the number of introduced peptide binding motives and the used molecular design.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».