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Enregistrement W4318045038 · doi:10.3389/fimmu.2023.1070492

Human antibodies targeting ENPP1 as candidate therapeutics for cancers

2023· article· en· W4318045038 sur OpenAlexaff
Xiaojie Chu, Du-San Baek, Wei Li, Taras Shyp, Brian Mooney, Margaret G. Hines, Gregg B. Morin, Poul H. Sorensen, Dimiter S. Dimitrov

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueGalectins and Cancer Biology
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreTerry Fox Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteStand Up To CancerUniversity of Pittsburgh
Mots-clésAntibodyCancer researchCancerPhage displayAdeptCancer cellPhosphodiesteraseAvidityOvarian cancerImmunotherapyCancer immunotherapyChemistryMedicineImmunologyEnzymeBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ectonucleotide pyrophosphatase/phosphodiesterase 1 (ENPP1) is a type II transmembrane glycoprotein expressed in many tissues. High expression levels of ENPP1 have been observed in many cancer types such as lung cancer, ovarian cancer, and breast cancer. Such overexpression has been associated with poor prognosis in these diseases. Hence, ENPP1 is a potential target for immunotherapy across multiple cancers. Here, we isolated and characterized two high-affinity and specific anti-ENPP1 Fab antibody candidates, 17 and 3G12, from large phage-displayed human Fab libraries. After conversion to IgG1, the binding of both antibodies increased significantly due to avidity effects. Based on these antibodies, we generated antibody-drug conjugates (ADCs), IgG-based bispecific T-cell engagers (IbTEs), and CAR T-cells which all exhibited potent killing of ENPP1-expressing cells. Thus, these various antibody-derived modalities are promising therapeutic candidates for cancers expressing human ENPP1.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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