Combination of terbium-161 with somatostatin receptor antagonists—a potential paradigm shift for the treatment of neuroendocrine neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose The β¯-emitting terbium-161 also emits conversion and Auger electrons, which are believed to be effective in killing single cancer cells. Terbium-161 was applied with somatostatin receptor (SSTR) agonists that localize in the cytoplasm (DOTATOC) and cellular nucleus (DOTATOC-NLS) or with a SSTR antagonist that localizes at the cell membrane (DOTA-LM3). The aim was to identify the most favorable peptide/terbium-161 combination for the treatment of neuroendocrine neoplasms (NENs). Methods The capability of the 161Tb- and 177Lu-labeled somatostatin (SST) analogues to reduce viability and survival of SSTR-positive AR42J tumor cells was investigated in vitro. The radiopeptides’ tissue distribution profiles were assessed in tumor-bearing mice. The efficacy of terbium-161 compared to lutetium-177 was investigated in therapy studies in mice using DOTATOC or DOTA-LM3, respectively. Results In vitro, [161Tb]Tb-DOTA-LM3 was 102-fold more potent than [177Lu]Lu-DOTA-LM3; however, 161Tb-labeled DOTATOC and DOTATOC-NLS were only 4- to fivefold more effective inhibiting tumor cell viability than their 177Lu-labeled counterparts. This result was confirmed in vivo and demonstrated that [161Tb]Tb-DOTA-LM3 was significantly more effective in delaying tumor growth than [177Lu]Lu-DOTA-LM3, thereby, prolonging survival of the mice. A therapeutic advantage of terbium-161 over lutetium-177 was also manifest when applied with DOTATOC. Since the nuclear localizing sequence (NLS) compromised the in vivo tissue distribution of DOTATOC-NLS, it was not used for therapy. Conclusion The use of membrane-localizing DOTA-LM3 was beneficial and profited from the short-ranged electrons emitted by terbium-161. Based on these preclinical data, [161Tb]Tb-DOTA-LM3 may outperform the clinically employed [177Lu]Lu-DOTATOC for the treatment of patients with NENs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».