TNX-1500, a crystallizable fragment–modified anti-CD154 antibody, prolongs nonhuman primate renal allograft survival
Notice bibliographique
Résumé
The blockade of the CD154-CD40 pathway with anti-CD154 monoclonal antibody has been a promising immunomodulatory approach to prevent allograft rejection. However, clinical trials of immunoglobulin G1 antibodies targeting this pathway revealed thrombogenic properties, which were subsequently shown to be mediated by crystallizable fragment (Fc)-gamma receptor IIa-dependent platelet activation. To prevent thromboembolic complications, an immunoglobulin G4 anti-CD154 monoclonal antibody, TNX-1500, which retains the fragment antigen binding region of ruplizumab (humanized 5c8, BG9588), was modified by protein engineering to decrease Fc binding to Fc-gamma receptor IIa while retaining certain other effector functions and pharmacokinetics comparable with natural antibodies. Here, we report that TNX-1500 treatment is not associated with platelet activation in vitro and consistently inhibits kidney allograft rejection in vivo without clinical or histologic evidence of prothrombotic phenomena. We conclude that TNX-1500 retains efficacy similar to that of 5c8 to prevent kidney allograft rejection while avoiding previously identified pathway-associated thromboembolic complications.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».