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Enregistrement W3205444686 · doi:10.1021/acs.jmedchem.1c00812

Synthesis and Preclinical Evaluation of [<sup>18</sup>F]SiFA-PSMA Inhibitors in a Prostate Cancer Model

2021· article· en· W3205444686 sur OpenAlexafffund
Justin J. Bailey, Melinda Wuest, Michael Wagner, Atul Bhardwaj, Carmen Wängler, Björn Wängler, John F. Valliant, Ralf Schirrmacher, Frank Wuest

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesProstate Cancer CanadaAlberta Cancer Foundation
Mots-clésLNCaPChemistryIn vivoProstate cancerIC50In vitroGlutamate carboxypeptidase IICancer researchCancerBiochemistryInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Positron emission tomography (PET) imaging of prostate-specific membrane antigen (PSMA) with gallium-68 ( 68 Ga) and fluorine-18 ( 18 F) radiotracers has aroused tremendous interest over the past few years. The use of organosilicon-[ 18 F]fluoride acceptors (SiFA) conjugated to urea-based peptidomimetic PSMA inhibitors provides a “kit-like” multidose synthesis technology. Nine novel 18 F-labeled SiFA-bearing PSMA inhibitors with different linker moieties were synthesized and analyzed for their in vitro binding against [ 125 I]I-TAAG-PSMA in LNCaP cells. IC 50 values ranged from 58–570 nM. Among all compounds, [ 18 F]SiFA-Asp 2 -PEG 3 -PSMA (IC 50 = 125 nM) showed the highest tumor uptake in LNCaP tumors (SUV 60min 0.73). A substantial increase in molar activity ( A m ) (from 7.5 ± 0.5 to 86 ± 3 GBq/μmol) led to a significant increase in LNCaP tumor uptake (SUV 60min 1.18; Δ 0.45 corresponding to +62%). In vivo blocking with DCFPyL resulted in −32% uptake after 60 min. The SiFA-isotopic exchange chemistry offers a method that is readily adaptable for a “kit-type” labeling procedure and clinical translation.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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