In vivo imaging of alpha-synuclein with antibody-based PET
Notice bibliographique
Résumé
The protein alpha-synuclein (αSYN) plays a central role in synucleinopathies such as Parkinsons's disease (PD) and multiple system atrophy (MSA). Presently, there are no selective αSYN positron emission tomography (PET) radioligands that do not also show affinity to amyloid-beta (Aβ). We have previously shown that radiolabeled antibodies, engineered to enter the brain via the transferrin receptor (TfR), is a promising approach for PET imaging of intrabrain targets. In this study, we used this strategy to visualize αSYN in the living mouse brain. Five bispecific antibodies, binding to both the murine TfR and αSYN were generated and radiolabeled with iodine-125 or iodine-124. All bispecific antibodies bound to αSYN and mTfR before and after radiolabelling in an ELISA assay, and bound to brain sections prepared from αSYN overexpressing mice as well as human PD- and MSA subjects, but not control tissues in autoradiography. Brain concentrations of the bispecific antibodies were between 26 and 63 times higher than the unmodified IgG format 2 h post-injection, corresponding to about 1.5% of the injected dose per gram brain tissue. Additionally, intrastriatal αSYN fibrils were visualized with PET in an αSYN deposition mouse model with one of the bispecific antibodies, [124I]RmAbSynO2-scFv8D3. However, PET images acquired in αSYN transgenic mice with verified brain pathology injected with [124I]RmAbSynO2-scFv8D3 and [124I]RmAb48-scFv8D3 showed no increase in antibody retention compared to WT mice. Despite successful imaging of deposited extracellular αSYN using a brain-penetrating antibody-based radioligand with no cross-specificity towards Aβ, this proof-of-concept study demonstrates challenges in imaging intracellular αSYN inclusions present in synucleinopathies.
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 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) | 0,003 | 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 ».