Brain Delivery of IGF1R5, a Single-Domain Antibody Targeting Insulin-like Growth Factor-1 Receptor
Notice bibliographique
Résumé
The ability of drugs and therapeutic antibodies to reach central nervous system (CNS) targets is greatly diminished by the blood-brain barrier (BBB). Receptor-mediated transcytosis (RMT), which is responsible for the transport of natural protein ligands across the BBB, was identified as a way to increase drug delivery to the brain. In this study, we characterized IGF1R5, which is a single-domain antibody (sdAb) that binds to insulin-like growth factor-1 receptor (IGF1R) at the BBB, as a ligand that triggers RMT and could deliver cargo molecules that otherwise do not cross the BBB. Surface plasmon resonance binding analyses demonstrated the species cross-reactivity of IGF1R5 toward IGF1R from multiple species. To overcome the short serum half-life of sdAbs, we fused IGF1R5 to the human (hFc) or mouse Fc domain (mFc). IGF1R5 in both N- and C-terminal mFc fusion showed enhanced transmigration across a rat BBB model (SV-ARBEC) in vitro. Increased levels of hFc-IGF1R5 in the cerebrospinal fluid and vessel-depleted brain parenchyma fractions further confirmed the ability of IGF1R5 to cross the BBB in vivo. We next tested whether this carrier was able to ferry a pharmacologically active payload across the BBB by measuring the hypothermic and analgesic properties of neurotensin and galanin, respectively. The fusion of IGF1R5-hFc to neurotensin induced a dose-dependent reduction in the core temperature. The reversal of hyperalgesia by galanin that was chemically linked to IGF1R5-mFc was demonstrated using the Hargreaves model of inflammatory pain. Taken together, our results provided a proof of concept that appropriate antibodies, such as IGF1R5 against IGF1R, are suitable as RMT carriers for the delivery of therapeutic cargos for CNS applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».