Preclinical Evaluation of a PSMA-Targeting Homodimer with an Optimized Linker for Imaging of Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Prostate-specific membrane antigen (PSMA) targeting radiopharmaceuticals have been successfully used for diagnosis and therapy of prostate cancer. Optimization of the available agents is desirable to improve tumor uptake and reduce side effects to non-target organs. This can be achieved, for instance, via linker modifications or multimerization approaches. In this study, we evaluated a small library of PSMA-targeting derivatives with modified linker residues, and selected the best candidate based on its binding affinity to PSMA. The lead compound was coupled to a chelator for radiolabeling, and subject to dimerization. The resulting molecules, 22 and 30, were highly PSMA specific (IC50 = 1.0–1.6 nM) and stable when radiolabeled with indium-111 (>90% stable in PBS and mouse serum up to 24 h). Moreover, [111In]In-30 presented a high uptake in PSMA expressing LS174T cells, with 92.6% internalization compared to 34.1% for PSMA-617. Biodistribution studies in LS174T mice xenograft models showed that [111In]In-30 had a higher tumor and kidney uptake compared to [111In]In-PSMA-617, but increasing T/K and T/M ratios at 24 h p.i. Tumors could be clearly visualized at 1 h p.i. by SPECT/CT after administration of [111In]In-22 and [111In]In-PSMA-617, while [111In]In-30 showed a clear signal at later time-points (e.g., 24 h p.i.).
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 | 0,001 |
| 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 ».