ImmunoPET of Ovarian and Pancreatic Cancer with AR9.6, a Novel MUC16-Targeted Therapeutic Antibody
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Advances in our understanding of the contribution of aberrant glycosylation to the pro-oncogenic signaling and metastasis of tumor cells have reinvigorated the development of mucin-targeted therapies. Here, we validate the tumor-targeting ability of a novel monoclonal antibody (mAb), AR9.6, that binds MUC16 and abrogates downstream oncogenic signaling to confer a therapeutic response. EXPERIMENTAL DESIGN: The in vitro and ex vivo validation of the binding of AR9.6 to MUC16 was achieved via flow cytometry, radioligand binding assay (RBA), and immunohistochemistry (IHC). The in vivo MUC16 targeting of AR9.6 was validated by creating a 89Zr-labeled radioimmunoconjugate of the mAb and utilizing immunoPET and ex vivo biodistribution studies in xenograft models of human ovarian and pancreatic cancer. RESULTS: Flow cytometry, RBA, and IHC revealed that AR9.6 binds to ovarian and pancreatic cancer cells in an MUC16-dependent manner. The in vivo radiopharmacologic profile of 89Zr-labeled AR9.6 in mice bearing ovarian and pancreatic cancer xenografts confirmed the MUC16-dependent tumor targeting by the radioimmunoconjugate. Radioactivity uptake was also observed in the distant lymph nodes (LNs) of mice bearing xenografts with high levels of MUC16 expression (i.e., OVCAR3 and Capan-2). IHC analyses of these PET-positive LNs highlighted the presence of shed antigen as well as necrotic, phagocytized, and actively infiltrating neoplastic cells. The humanization of AR9.6 did not compromise its ability to target MUC16-expressing tumors. CONCLUSIONS: The unique therapeutic mechanism of AR9.6 combined with its excellent in vivo tumor targeting makes it a highly promising theranostic agent. huAR9.6 is poised for clinical translation to impact the management of metastatic ovarian and pancreatic cancers.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».