Radioimmunotherapy Targeting IGF2R on Canine-Patient-Derived Osteosarcoma Tumors in Mice and Radiation Dosimetry in Canine and Pediatric Models
Notice bibliographique
Résumé
Background: Osteosarcoma (OS) has an overall patient survival rate of ~70% with no significant improvements in the last two decades, and novel effective treatments are needed. OS in companion dogs is phenotypically close to human OS, which makes a comparative oncology approach to developing new treatments for OS very attractive. We have recently created a novel human antibody, IF3 to IGF2R, which binds to this receptor on both human and canine OS tumors. Here, we evaluated the efficacy and safety of radioimmunotherapy with 177Lu-labeled IF3 of mice bearing canine-patient-derived tumors and performed canine and human dosimetry calculations. Methods: Biodistribution and microSPECT/CT imaging with 111In-IF3 was performed in mice bearing canine OS Gracie tumors, and canine and human dosimetry calculations were performed based on these results. RIT of Gracie-tumor-bearing mice was completed with 177Lu-IF3. Results: Biodistribution and imaging showed a high uptake of 111In-IF3 in the tumor and spleen. Dosimetry identified the tumor, spleen and pancreas as the organs with the highest uptake. RIT was very effective in abrogating tumor growth in mice with some spleen-associated toxicity. Conclusions: These results demonstrate that RIT with 177Lu-IF3 targeting IGF2R on experimental canine OS tumors effectively decreases tumor growth. However, because of the limitations of murine models, careful evaluation of the possible toxicity of this treatment should be performed via nuclear imaging and image-based dosimetry in healthy dogs before clinical trials in companion dogs with OS can be attempted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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)
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 tête enseignante, 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 ».