The mosaic puzzle of the therapeutic monoclonal antibodies and antibody fragments - A modular transition from full-length immunoglobulins to antibody mimetics
Notice bibliographique
Résumé
The use of monoclonal antibodies represents an important and efficient diagnostic and therapeutic tool in disease management and modern science but remains limited by several factors including the uneven distribution in diseased tissues as well as undesired activation of side immune reactions. Major scientific advancements including Recombinant DNA Technology, Hybridoma Technology, and Polymerase Chain Reaction have considerably impacted the use of monoclonal antibodies providing technical and effective solutions to overcome the shortcomings encountered with conventional antibodies. Initially, the introduction of antibody fragments allowed a more uniform and deeper penetration of the targeted tissue and reduced unwanted activation of Fc-mediated immune reactions. On another level, the immunogenicity of murine-derived antibodies was overcome by humanizing their encoding genes with specific sequences of human origin andtransgenic mice able to synthesize fully human antibodies were successfully created. Moreover, the advancement of genetic engineering techniques supported by the modular structure of antibody coding genes paved the way for the development of a new generation of antibody fragments with a wide spectrum of monospecific and bispecific agents. These later could be monovalent, bivalent, or multivalent, and either expressed as a single chain, assembled in multimeric forms or stringed in tandem. This has conferred improved affinity, stability, and solubility to antibody targetting. Lately, a new array of monoclonal antibody fragments was introduced with the engineering of nanobody and antibody mimetics as non-immunoglobulin-derived fragments with promising diagnostic and therapeutic applications. In this review, we decipher the molecular basis of monoclonal antibody engineering with a detailed screening of the antibody derivatives that provides new perspectives to expand the use of monoclonal fragments into previously unexplored fields.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».