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Enregistrement W4312086640 · doi:10.1002/alz.067371

Distinguishing between amyloid‐beta‐directed antibodies: Ability of PMN310 to target toxic oligomers despite competing species

2022· article· en· W4312086640 sur OpenAlexaff
Ebrima Gibbs, Juliane Coutts, Andrei Roman, Beibei Zhao, Johanne Kaplan, Neil R. Cashman

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensAmorfix (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOligomerMonomerAntibodyChemistrySurface plasmon resonanceAmyloid (mycology)Amyloid betaFibrilBiochemistryBiophysicsPeptideBiologyImmunologyPolymerPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background A large body of evidence indicates that the most pathogenic species of Abeta in Alzheimer’s disease (AD) consist of soluble toxic oligomers as opposed to insoluble fibrils and monomers. The ability of a therapeutic antibody to target toxic Abeta oligomers without being diverted by binding to competing non‐toxic species is expected to result in greater efficacy. This is supported by clinical results to date showing poor efficacy of non‐selective antibodies but improved success with partially selective antibodies that bind oligomers and plaque. As a next generation antibody, PMN310 is a therapeutic candidate designed to more selectively target toxic oligomers. Avoiding interaction with plaque and vascular deposits has the additional advantage of potentially decreasing the incidence of amyloid‐related imaging abnormalities (ARIA). In this study, PMN310 was compared to other Abeta antibodies for selectivity and ability to maintain interaction with toxic oligomers in the presence of competing monomers. Methods The binding of multiple Abeta‐directed antibodies (PMN310 and biosimilars donanemab, aducanumab, lecanemab, crenezumab, solanezumab) to synthetic oligomers, with and without pre‐exposure to competing monomers, was evaluated by surface plasmon resonance (SPR). Binding of the antibodies to a toxic oligomer‐enriched low molecular fraction of brain extract from AD patients was similarly evaluated by SPR, with and without monomer competition. Binding to insoluble Abeta deposits was examined by immunohistochemistry (IHC) of AD brain sections. Results PMN310 showed little or no interaction with monomers and was among the least impacted by excess monomer competition in binding to synthetic oligomers or naturally occurring toxic oligomers in AD brain extract. This characteristic was shared by other Abeta antibodies that have shown positive clinical outcomes. Non‐selective antibodies that failed in the clinic were strongly inhibited by monomer competition. In contrast to other Abeta antibodies, PMN310 additionally avoided interaction with plaque and vascular deposits as determined by IHC. Conclusions PMN310 distinguishes itself from other Abeta antibodies by its enhanced selectivity for toxic oligomers (negligible binding to monomers and plaque) along with its ability to withstand competition by abundant monomers. Additionally, the avoidance of interaction with plaque and vascular deposits by PMN310 could potentially reduce the risk of ARIA.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,272 · 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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