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Enregistrement W4308395446 · doi:10.1136/jitc-2022-sitc2022.1196

1196 Streamlining T cell engager development with a diverse panel of fully human CD3-binding antibodies, bispecific engineering technology, and an integrated discovery engine

2022· article· en· W4308395446 sur OpenAlexaff
Lindsay DeVorkin, Juntao Mai, Kate Caldwell, Timothy M. Jacobs, Raffi Tonikian, Karine Hervé, Yuri Hwang, Cristina Faralla, Wei Wei, Emma Lathouwers, Rhys Chappell, Stefan Hannie, Katherine Lam, Harveer Dhupar, Tran Tran, Melissa Cid, Lena M. Bolten, Tova Pinsky, Ping Xiang, Courtenay Lai, Ahn Lee, Patrick Chan, Jasmine Chin, Aaron P. Yamniuk, Kush Dalal, Bryan C. Barnhart

Notice bibliographique

RevueRegular and Young Investigator Award Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensAbCellera (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCD3Bispecific antibodyAntibodyFlow cytometryT cellChemistryMolecular biologyCancer researchBiologyComputational biologyMonoclonal antibodyAntigenImmunologyImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background CD3 T cell engagers have the potential to be a cornerstone of immuno-oncology. However, a limited pool of CD3-binding antibodies and technological challenges in engineering bispecifics have hindered development. Discovering effective T cell engagers requires two target-binding arms — a CD3 arm that fine-tunes T cell activation and a tumor arm with high specificity for cancer cells — optimized as a whole to work in concert with each other. Beginning with diverse panels of antibodies increases the probability of finding appropriately potent and developable T cell engagers and reduces the need for downstream engineering. Methods We used microfluidic technology to screen more than 3.5 million single cells from humanized mice and identified >200 CD3-specific antibodies. Using high-throughput assays, we determined affinity for CD3εδ and CD3εγ, cross-reactivity to human and cyno primary T cells, CD3 binding kinetics, and epitope bins. We assessed T cell activation by measuring CD25 and CD69 expression by flow cytometry. We then used our bispecific engineering platform, OrthoMabTM, to generate a proof-of-concept panel of CD3 x EGFR bispecific antibodies. Developability properties were assessed, including hydrophobicity (aHIC), self-association (AC-SINS), polyspecificity (BVP-ELISA), stability (nanoDSF), and aggregation (aSEC). CD3 T cell engager potencies were measured using an NFAT reporter T cell activation assay and an xCELLigence tumor cell killing assay, and cytokine release was assessed by FLEXMAP CD. Results We identified hundreds of fully human CD3-specific antibodies that are diverse, developable, and validated. The antibodies displayed a wide range of CD3 binding affinities (KD ~1 nM to 1 μM), binding kinetics, and T cell activation potencies (EC50 ~6 to 190 nM). Data on this novel panel includes epitope binning, which revealed human and cyno CD3-binders that are distinct from previously described cross-reactive antibodies. The antibodies were assessed using a range of biophysical assays and have favorable developability properties. In an expanded proof-of-concept study, we used OrthoMabTM to generate a panel of CD3 x EGFR bispecific antibodies. The resulting bispecifics had favorable developability properties, and displayed a wide range of antigen-dependent T cell activation (EC50 ~2 pM to 2 nM) and tumor cell killing potencies (EC50 ~0.01 to 1 nM). From this panel, we identified potent T cell engagers that achieved >90% tumor cell killing with low levels of cytokine release. Conclusions By integrating our panel of CD3-binding antibodies with our bispecific engineering and high-throughput antibody assessment capabilities, we identified developable CD3 T cell engagers with potent tumor cell-killing activity and minimal cytokine release.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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