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Enregistrement W4303959084 · doi:10.3390/molecules27196589

In Vitro and In Vivo Characterization of 89Zirconium-Labeled Lintuzumab Molecule

2022· article· en· W4303959084 sur OpenAlexaff
Kevin J. Allen, Rubin Jiao, Jason Li, Denis Beckford-Vera, Ekaterina Dadachova

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesActinium Pharmaceuticals
Mots-clésIn vivoBiodistributionEx vivoIn vitroFlow cytometryChemistryPharmacologyMonoclonal antibodyPositron emission tomographyPreclinical imagingPharmacokineticsAntibodyMedicineNuclear medicineImmunologyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Positron emission tomography (PET) imaging is a powerful non-invasive method to determine the in vivo behavior of biomolecules. Determining biodistribution and pharmacokinetic (PK) properties of targeted therapeutics can enable a better understanding of in vivo drug mechanisms such as tumor uptake, off target accumulation and clearance. Zirconium-89 (89Zr) is a readily available tetravalent PET-enabling radiometal that has been used to evaluate the biodistribution and PK of monoclonal antibodies. In the current study, we performed in vitro and in vivo characterization of 89Zr-lintuzumab, a radiolabeled anti-CD33 antibody, as a model to evaluate the in vivo binding properties in preclinical models of AML. Methods: Lintuzumab was conjugated to p-SCN-Bn-deferoxamine (DFO) and labeled with 89Zr using a 5:1 µCi:µg specific activity at 37 °C for 1h. The biological activity of 89Zr-lintuzumab was evaluated in a panel of CD33 positive cells using flow cytometry. Fox Chase SCID mice were injected with 2 × 106 OCI-AML3 cells into the right flank. After 12 days, a cohort of mice (n = 4) were injected with 89Zr-lintuzumab via tail vein. PET/CT scans of mice were acquired on days 1, 2, 3 and 7 post 89Zr-lintuzumab injection. To demonstrate 89Zr-lintuzumab specific binding to CD33 expressing tumors in vivo, a blocking study was performed. This cohort of mice (n = 4) was injected with native lintuzumab and 24 h later 89Zr-lintuzumab was administered. This group was imaged 3 and 7 days after injection of 89Zr-lintuzumab. A full ex vivo biodistribution study on both cohorts was performed on day 7. The results from the PET image and ex vivo biodistribution studies were compared. Results: Lintuzumab was successfully radiolabeled with 89Zr resulting in a 99% radiochemical yield. The 89Zr-lintuzumab radioconjugate specifically binds CD33 positive cells in a similar manner to native lintuzumab as observed by flow cytometry. PET imaging revealed high accumulation of 89Zr-lintuzumab in OCI-AML3 tumors within 24h post-injection of the radioconjugate. The 89Zr-lintuzumab high tumor uptake remains for up to 7 days. Tumor analysis of the PET data using volume of interest (VOI) showed significant blocking of 89Zr-lintuzumab in the group pre-treated with native lintuzumab (pre-blocked group), thus indicating specific targeting of CD33 on OCI-AML3 cells in vivo. The tumor uptake findings from the PET imaging study are in agreement with those from the ex vivo biodistribution results. Conclusions: PET imaging of 89Zr-lintuzumab shows high specific uptake in CD33 positive human OCI-AML3 tumors. The results from the image study agree with the observations from the ex vivo biodistribution study. Our findings collectively suggest that PET imaging using 89Zr-lintuzumab could be a powerful drug development tool to evaluate binding properties of anti-CD33 monoclonal antibodies in preclinical cancer models.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
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Résumé présentoui

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