Development and characterization of a unique anti‐IgE mouse monoclonal antibody cross‐reactive between human and canine IgE
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The efficacy assessment of human anti-IgE monoclonal antibodies (mAbs) in animal models before clinical trials is hampered due to the lack of cross-reactivity of anti-IgE mAbs between species. OBJECTIVE: We developed CRE-DR (an anti-dog IgE monoclonal antibody), an anti-IgE mouse mAb that recognizes canine and human IgE, and then examined its IgE specificity and cross-reactivity between three animal and human species. METHODS: ), we generated a hybridoma producing CRE-DR. The CRE-DR purified from the ascites of hybridoma-inoculated mice was used for ELISA and Western blot analysis to examine reactivity to dog, human, and rodent IgEs as well as recombinant bovine serum albumin (BSA)-conjugated to canine, human, and rodent IgE amino acid peptides corresponding to the immunizing sequence. We then performed enzyme-linked immunosorbent assays (ELISAs) for dog IgE using sera from dogs with atopic dermatitis (AD) after inhibition with canine IgE and IgG. The amino acid sequence recognized by CRE-DR was identified by ELISA using synthetic peptides. RESULTS: CRE-DR is a monoclonal mouse IgG1κ specific for dog IgE, and the ELISA values in atopic dog sera were inhibited by dog IgE, but not dog IgG. The binding of CRE-DR to human IgE was relatively maintained, but not to rodent IgEs, which results were confirmed with the BSA-conjugated IgE peptides of the various species. The CRE-DR reactivity was supported by the comparison of amino acid sequence of CRE-DR epitope, DWIEGETYYC, in dog IgE; one, two, and three amino acids were substituted in the human, rat, and mouse IgE epitopes, respectively. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: CRE-DR is a mAb cross-reactive to dog and human IgEs, which can allow the use of a dog model of allergy to test the efficacy of a CRE-DR-derived anti-IgE therapeutic mAb before human clinical trials.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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