A Theranostic Approach to Imaging and Treating Melanoma with 203Pb/212Pb-Labeled Antibody Targeting Melanin
Notice bibliographique
Résumé
Metastatic melanoma is a deadly disease that claims thousands of lives each year despite the introduction of several immunotherapeutic agents into the clinic over the past decade, inspiring the development of novel therapeutics and the exploration of combination therapies. Our investigations target melanin pigment with melanin-specific radiolabeled antibodies as a strategy to treat metastatic melanoma. In this study, a theranostic approach was applied by first labeling a chimeric antibody targeting melanin, c8C3, with the SPECT radionuclide 203Pb for microSPECT/CT imaging of C57Bl6 mice bearing B16-F10 melanoma tumors. Imaging was followed by radioimmunotherapy (RIT), whereby the c8C3 antibody is radiolabeled with a 212Pb/212Bi “in vivo generator”, which emits cytotoxic alpha particles. Using microSPECT/CT, we collected sequential images of B16-F10 murine tumors to investigate antibody biodistribution. Treatment with the 212Pb/212Bi-labeled c8C3 antibody demonstrated a dose-response in tumor growth rate in the 5–10 µCi dose range when compared to the untreated and radiolabeled control antibody and a significant prolongation in survival. No hematologic or systemic toxicity of the treatment was observed. However, administration of higher doses resulted in a biphasic tumor dose response, with the efficacy of treatment decreasing when the administered doses exceeded 10 µCi. These results underline the need for more pre-clinical investigation of targeting melanin with 212Pb-labeled antibodies before the clinical utility of such an approach can be assessed.
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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 ».