Targeting a Tumor-Specific Epitope on Podocalyxin Increases Survival in Human Tumor Preclinical Models
Notice bibliographique
Résumé
Podocalyxin (Podxl) is a CD34-related cell surface sialomucin that is normally highly expressed by adult vascular endothelia and kidney podocytes where it plays a key role in blocking adhesion. Importantly, it is also frequently upregulated on a wide array of human tumors and its expression often correlates with poor prognosis. We previously showed that, in xenograft studies, Podxl plays a key role in metastatic disease by making tumor initiating cells more mobile and invasive. Recently, we developed a novel antibody, PODO447, which shows exquisite specificity for a tumor-restricted glycoform of Podxl but does not react with Podxl expressed by normal adult tissue. Here we utilized an array of glycosylation defective cell lines to further define the PODO447 reactive epitope and reveal it as an O-linked core 1 glycan presented in the context of the Podxl peptide backbone. Further, we show that when coupled to monomethyl auristatin E (MMAE) toxic payload, PODO447 functions as a highly specific and effective antibody drug conjugate (ADC) in killing ovarian, pancreatic, glioblastoma and leukemia cell lines in vitro . Finally, we demonstrate PODO447-ADCs are highly effective in targeting human pancreatic and ovarian tumors in xenografted NSG and Nude mouse models. These data reveal PODO447-ADCs as exquisitely tumor-specific and highly efficacious immunotherapeutic reagents for the targeting of human tumors. Thus, PODO447 exhibits the appropriate characteristics for further development as a targeted clinical immunotherapy.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».