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Enregistrement W4310573307 · doi:10.1080/19420862.2022.2149057

A glyco-engineering approach for site-specific conjugation to Fab glycans

2022· article· en· W4310573307 sur OpenAlexafffund
María Jaramillo, Traian Sulea, Yves Durocher, Mauro Acchione, M. Schur, Anna Robotham, John F. Kelly, Marie-France Goneau, Alma Robert, Yuneivy Cepero-Donates, Michel Gilbert

Notice bibliographique

RevuemAbs · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésChemistryGlycanEpitopeAntibody-drug conjugateGlycosylationMonoclonal antibodyLinkerCombinatorial chemistryAntibodyDrugGlycoproteinBiochemistryPharmacologyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective processes for synthesizing antibody-drug conjugates (ADCs) require: 1) site-specific incorporation of the payload to avoid interference with binding to the target epitope, 2) optimal drug/antibody ratio to achieve sufficient potency while avoiding aggregation or solubility problems, and 3) a homogeneous product to facilitate approval by regulatory agencies. In conventional ADCs, the drug molecules are chemically attached randomly to antibody surface residues (typically Lys or Cys), which can interfere with epitope binding and targeting, and lead to overall product heterogeneity, long-term colloidal instability and unfavorable pharmacokinetics. Here, we present a more controlled process for generating ADCs where drug is specifically conjugated to only Fab N-linked glycans in a narrow ratio range through functionalized sialic acids. Using a bacterial sialytransferase, we incorporated N-azidoacetylneuraminic acid (Neu5NAz) into the Fab glycan of cetuximab. Since only about 20% of human IgG1 have a Fab glycan, we extended the application of this approach by using molecular modeling to introduce N-glycosylation sites in the Fab constant region of other therapeutic monoclonal antibodies. We used trastuzumab as a model for the incorporation of Neu5NAz in the novel Fab glycans that we designed. ADCs were generated by clicking the incorporated Neu5NAz with monomethyl auristatin E (MMAE) attached to a self-immolative linker terminated with dibenzocyclooctyne (DBCO). Through this process, we obtained cetuximab-MMAE and trastuzumab-MMAE with drug/antibody ratios in the range of 1.3 to 2.5. We confirmed that these ADCs still bind their targets efficiently and are as potent in cytotoxicity assays as control ADCs obtained by standard conjugation protocols. The site-directed conjugation to Fab glycans has the additional benefit of avoiding potential interference with effector functions that depend on Fc glycan structure.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,251 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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