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Enregistrement W4321186608 · doi:10.1021/acs.bioconjchem.3c00007

A Systematic Investigation into the Influence of Net Charge on the Biological Distribution of Radiometalated Peptides Using [<sup>68</sup>Ga]Ga-DOTA-TATE Derivatives

2023· article· en· W4321186608 sur OpenAlexafffund
Shvan J. Raheem, Akam K. Salih, Moralba Dominguez Garcia, Jessica C. Sharpe, Behzad M. Toosi, Eric W. Price

Notice bibliographique

RevueBioconjugate Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsSaskatchewan Health Research FoundationUniversity of Saskatchewan
Mots-clésBiodistributionChemistryDOTAPeptideIn vivoNephrotoxicityRadionuclide therapyRadiochemistryBiophysicsChelationIn vitroNuclear medicineBiochemistryOrganic chemistryToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, several radiometalated peptides have been approved for clinical imaging and/or therapy (theranostics) of several types of cancer; nonetheless, the primary challenge that most of these peptides confront is significant renal uptake and retention, which is often dose limiting and can cause nephrotoxicity. In response to this, numerous methods have been employed to reduce the uptake of radiometalated peptides in the kidneys, and among these is adding a linker to modulate polarity and/or charge. To better understand the influence of net charge on the biodistribution of radiometalated peptides, we selected the clinically popular construct DOTA-TATE (NETSPOT/LUTATHERA) as a model system. We synthesized derivatives using manual solid-phase peptide synthesis methods including mechanical and ultrasonic agitation to effectively yield the gold standard DOTA-TATE and a series of derivatives with different net charges (+2, +1, 0, −1, −2). Dynamic PET imaging from 0 to 90 min in healthy female mice (CD1) revealed high accumulation and retention of activity in the kidneys for the net-neutral (0) charged [ 68 Ga]Ga-DOTA-TATE and even higher for positively charged derivatives, whereas negatively charged derivatives exhibited low accumulation and fast renal excretion. Ex vivo biodistribution at 2 h post injection demonstrated a significant retention of [ 68 Ga]Ga-DOTA-TATE (∼74 %ID/g) in the kidneys, which increased as the net positive charge per molecule increased to +1 and +2 (∼272 %ID/g and ∼333 %ID/g, respectively), but the −1 and −2 net charged molecules exhibited lower renal uptake (∼15 %ID/g and 16 %ID/g, respectively). Interestingly, the net −2 charged [ 68 Ga]Ga-DOTA-(Glu) 2 -PEG 4 -TATE was stable in blood serum but had much higher healthy organ uptake (lungs, liver, spleen) than the net −1 compound, suggesting instability in vivo . Although the [ 68 Ga]Ga-DOTA-PEG 4 -TATE derivative with a net charge of 0 also showed a decrease in kidney uptake, it also showed instability in blood serum and in vivo . Despite the superior pharmacokinetics of the net −1 charged [ 68 Ga]Ga-DOTA-Glu-PEG 4 -TATE in healthy mice with respect to kidney uptake and overall profile, dynamic PET images and ex vivo biodistribution in male mice (NSG) bearing AR42J (SSTR2 overexpressing) subcutaneous tumor xenografts showed significantly diminished tumor uptake when compared to the gold standard [ 68 Ga]Ga-DOTA-TATE. Taken together, these findings indicate unambiguously that kidney uptake and retention are significantly influenced by the net charge of peptide-based radiotracers. In addition, it was illustrated that the negatively charged peptides had substantially decreased kidney uptake, but in this instantiation the tumor uptake was also impaired.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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