Antibody-Drug Conjugates Targeting Tumor-Specific Mucin Glycoepitopes
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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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) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».