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 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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».