Antibody-Drug Conjugates Targeting Tumor-Specific Mucin Glycoepitopes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Finding the ideal epitope to target is a key element for the development of an antibody-drug conjugate (ADC). To maximize drug delivery to tumor cells and reduce side effects, this epitope should be specific to cancer cells and spare all normal tissue. During cancer progression, glycosylation pathways are frequently altered leading to the generation of new glycosylation patterns selective to cancer cells. Mucins are highly glycosylated proteins frequently expressed on tumors and, thus, ideal presenters of altered glycoepitopes. In this review, we describe three different types of glycoepitopes that are recognized by monoclonal antibodies (mAb) and, therefore, serve as ideal scaffolds for ADC; glycan-only, glycopeptide and shielded-peptide glycoepitopes. We review pre-clinical and clinical results obtained with ADCs targeting glycoepitopes expressed on MUC1 or podocalyxin (Podxl) and two mAbs targeting glycoepitopes expressed on MUC16 or MUC5AC as potential candidates for ADC development. Finally, we discuss current limits in using glycoepitope-targeting ADCs to treat cancer and propose methods to improve their efficacy and specificity.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle