Image-Based Dosimetry in Dogs and Cross-Reactivity with Human Tissues of IGF2R-Targeting Human Antibody
Notice bibliographique
Résumé
Background: Osteosarcoma (OS) represents the most common primary bone tumor in humans and in companion dogs, being practically phenotypically identical. There is a need for effective treatments to extend the survival of patients with OS. Here, we examine the dosimetry in beagle dogs and cross-reactivity with human tissues of a novel human antibody, IF3, that targets the insulin growth factor receptor type 2 (IGF2R), which is overexpressed on OS cells, making it a candidate for radioimmunotherapy of OS. Methods: [89Zr]Zr-DFO-IF3 was injected into three healthy beagle dogs. PET/CT was conducted at 4, 24, 48, and 72 h. RAPID analysis was used to determine the dosimetry of [177Lu]Lu-CHXA”-IF3 for a clinical trial in companion dogs with OS. IF3 antibody was biotinylated, and a multitude of human tissues were assessed with immunohistochemistry. Results: PET/CT revealed that only the liver, bone marrow, and adrenal glands had high uptake. Clearance was initially through renal and hepatobiliary excretion in the first 72 h followed by primarily physical decay. RAPID analysis showed bone marrow to be the dose-limiting organ with a therapeutic range for 177Lu calculated to be 0.487–0.583 GBq. Immunohistochemistry demonstrated the absence of IGF2R expression on the surface of healthy human cells, thus suggesting that radioimmunotherapy with [177Lu]Lu-CHXA”-IF3 will be well tolerated. Conclusions: Image-based dosimetry has defined a safe therapeutic range for canine clinical trials, while immunohistochemistry has suggested that the antibody will not cross-react with healthy human tissues.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».