Comparative Molecular Characterization and Pharmacokinetics of IgG1-Fc and Engineered Fc Human Antibody Variants to Insulin-like Growth Factor 2 Receptor (IGF2R)
Notice bibliographique
Résumé
Novel therapeutic approaches are much needed for the treatment of osteosarcoma. Targeted radionuclide therapy (TRT) and radioimmunotherapy (RIT) are promising approaches that deliver therapeutic radiation precisely to the tumor site. We have previously developed a fully human antibody, named IF3, that binds to insulin-like growth factor 2 receptor (IGF2R). IF3 was used in TRT to effectively inhibit tumor growth in osteosarcoma preclinical models. However, IF3's relatively short half-life in mice raised the need for improvement. We generated an Fc-engineered version of IF3, termed IF3δ, with amino acid substitutions known to enhance antibody half-life in human serum. In this study, we confirmed the specific binding of IF3δ to IGF2R with nanomolar affinity, similar to wild-type IF3. Additionally, IF3δ demonstrated binding to human and mouse neonatal Fc receptors (FcRn), indicating the potential for FcRn-mediated endocytosis and recycling. Biodistribution studies in mice showed a higher accumulation of IF3δ in the spleen and bone than wild-type IF3, likely attributed to abnormal spleen expression of IGF2R in mice. Therefore, the pharmacokinetics data from mouse xenograft models may not precisely reflect their behavior in canine and human patients. However, the findings suggest both IF3 and IF3δ as promising options for the RIT of osteosarcoma.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».