Polyclonal antibody-induced downregulation of HER1/EGFR and HER2 surpasses the effect of combinations of specific registered antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antitumor therapies targeting HER1/EGFR and HER2, such as monoclonal antibodies (MAbs) and tyrosine-kinase inhibitors (TKIs), have demonstrated a significant clinical benefit, but the emergence of resistance limits long-term efficacy. While secondary HER1 mutations confer tolerance to TKI, compensatory upregulation of HER2 drives resistance to anti-HER1 MAbs, which identifies MAb combinations targeting both receptors as an attractive therapeutic strategy. Nevertheless, toxicity hampers the clinical validation of this approach. Alternatively, cancer vaccines may induce antibodies directed against several antigens with less concern about induced toxicity. Methods: Polyclonal antibodies (PAbs) targeting HER1 and HER2 were induced in mice or rabbits through immunization. Recognition of different epitopes on targets by PAbs was validated by phage-display technology. Receptor downregulation was evaluated by flow cytometry, immunofluorescence, and Western blot. MTT assays assessed cytotoxicity, while the antitumor effect of PAbs was assayed in nude mice. Results: PAbs promoted degradation of HER1 and HER2 regarding clinical MAbs or their combinations. As a result, inhibition of cytotoxicity on tumor cell lines was improved, even in the presence of oncogenic mutations in HER1, as well as in cetuximab-insensitive cells. Accordingly, the antitumor effect of vaccination-induced PAbs was observed in lung tumor lines representative of sensitivity or resistance to HER1 targeting therapies. Conclusions: Immunization against HER1 and HER2 receptors offers an alternative to passive administration of combinations of MAbs, since vaccination-induced PAbs promote the downregulation of both receptors and they have a higher impact on the survival of tumor cells.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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)
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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 ».