An anti-HER2 biparatopic antibody that induces unique HER2 clustering and complement-dependent cytotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
Human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) is a receptor tyrosine kinase that plays an oncogenic role in breast, gastric and other solid tumors. However, anti-HER2 therapies are only currently approved for the treatment of breast and gastric/gastric esophageal junction cancers and treatment resistance remains a problem. Here, we engineer an anti-HER2 IgG1 bispecific, biparatopic antibody (Ab), zanidatamab, with unique and enhanced functionalities compared to both trastuzumab and the combination of trastuzumab plus pertuzumab (tras + pert). Zanidatamab binds adjacent HER2 molecules in trans and initiates distinct HER2 reorganization, as shown by polarized cell surface HER2 caps and large HER2 clusters, not observed with trastuzumab or tras + pert. Moreover, zanidatamab, but not trastuzumab nor tras + pert, elicit potent complement-dependent cytotoxicity (CDC) against high HER2-expressing tumor cells in vitro. Zanidatamab also mediates HER2 internalization and downregulation, inhibition of both cell signaling and tumor growth, antibody-dependent cellular cytotoxicity (ADCC) and phagocytosis (ADCP), and also shows superior in vivo antitumor activity compared to tras + pert in a HER2-expressing xenograft model. Collectively, we show that zanidatamab has multiple and distinct mechanisms of action derived from the structural effects of biparatopic HER2 engagement.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».