Novel 68Ga-Labeled Pyridine-Based Fibroblast Activation Protein-Targeted Tracers with High Tumor-to-Background Contrast
Notice bibliographique
Résumé
Compared to quinoline-based fibroblast activation protein (FAP)-targeted radiotracers, pyridine-based FAP-targeted tracers are expected to have faster pharmacokinetics due to their smaller molecular size and higher hydrophilicity, which we hypothesize would improve the tumor-to-background image contrast. We aim to develop 68Ga-labeled pyridine-based FAP-targeted tracers for cancer imaging with positron emission tomography (PET), and compare their imaging potential with the clinically validated [68Ga]Ga-FAPI-04. Two DOTA-conjugated pyridine-based AV02053 and AV02070 were synthesized through multi-step organic synthesis. IC50(FAP) values of Ga-AV02053 and Ga-AV02070 were determined by an enzymatic assay to be 187 ± 52.0 and 17.1 ± 4.60 nM, respectively. PET imaging and biodistribution studies were conducted in HEK293T:hFAP tumor-bearing mice at 1 h post-injection. The HEK293T:hFAP tumor xenografts were clearly visualized with good contrast on PET images by [68Ga]Ga-AV02053 and [68Ga]Ga-AV02070, and both tracers were excreted mainly through the renal pathway. The tumor uptake values of [68Ga]Ga-AV02070 (7.93 ± 1.88%ID/g) and [68Ga]Ga-AV02053 (5.6 ± 1.12%ID/g) were lower than that of previously reported [68Ga]Ga-FAPI-04 (12.5 ± 2.00%ID/g). However, both [68Ga]Ga-AV02070 and [68Ga]Ga-AV02053 showed higher tumor-to-background (blood, muscle, and bone) uptake ratios than [68Ga]Ga-FAPI-04. Our data suggests that pyridine-based pharmacophores are promising for the design of FAP-targeted tracers. Future optimization on the selection of a linker will be explored to increase tumor uptake while maintaining or even further improving the high tumor-to-background contrast.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».