A simplified function-first method for the discovery and optimization of bispecific immune engaging antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Bi-specific T-cell engager antibodies (BiTEs) are synthetic fusion molecules that combine multiple antibody-binding domains to induce active contact between T-cells and antigen expressing cells in the body. Blinatumomab, a CD19-CD3 BiTE is now a widely used therapy for relapsed B-cell malignancies, and similar BiTE therapeutics have shown promise for treating various other forms of cancer. The current process for new BiTE development is time consuming and costly, requiring characterization of the individual antigen binding domains, followed by bi-specific design, protein production, purification, and eventually functional screening. Here, we sought to establish a more cost-efficient approach for generating novel BiTE sequences and assessing bioactivity through a function first approach without purification. We generate a plasmid with a bi-modular structure to allow high-throughput exchange of either binding arm, enabling rapid screening of novel tumour-targeting single chain variable (scFv) domains in combination with the well-characterized OKT3 scFv CD3-targeting domain. We also demonstrate two systems for high throughput functional screening of BiTE proteins based on Jurkat T cells (referred to as BiTE-J). Using BiTE-J we evaluate four EGFRvIII-scFv sequenced in BiTE format, identifying two constructs with superior activity for redirecting T-cells against the EGFRvIII-tumour specific antigen. We also confirm activity in primary T cells, where novel EGFRvIII-BiTEs induced T cell activation and antigen selective tumor killing. We finally demonstrate similar exchange the CD3-interacting element of our bi-modular plasmid. By testing several novel CD3-targeting scFv elements for activity in EGFRvIII-targeted BiTEs, we were able to identify highly active BiTE molecules with desirable functional activity for downstream development. In summary, BiTE-J presents a low cost, high-throughput method for the rapid assessment of novel BiTE molecules without the need for purification and quantification.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».