Novel anti-CD30/CD3 bispecific antibodies activate human T cells and mediate potent anti-tumor activity
Notice bibliographique
Résumé
CD30 is expressed on Hodgkin lymphomas (HL), many non-Hodgkin lymphomas (NHLs), and non-lymphoid malignancies in children and adults. Tumor expression, combined with restricted expression in healthy tissues, identifies CD30 as a promising immunotherapy target. An anti-CD30 antibody-drug conjugate (ADC) has been approved by the FDA for HL. While anti-CD30 ADCs and chimeric antigen receptors (CARs) have shown promise, their shortcomings and toxicities suggest that alternative treatments are needed. We developed novel anti-CD30 x anti-CD3 bispecific antibodies (biAbs) to coat activated patient T cells (ATCs) ex vivo prior to autologous re-infusions. Our goal is to harness the dual specificity of the biAb, the power of cellular therapy, and the safety of non-genetically modified autologous T cell infusions. We present a comprehensive characterization of the CD30 binding and tumor cell killing properties of these biAbs. Five unique murine monoclonal antibodies (mAbs) were generated against the extracellular domain of human CD30. Resultant anti-CD30 mAbs were purified and screened for binding specificity, affinity, and epitope recognition. Two lead mAb candidates with unique sequences and CD30 binding clusters that differ from the ADC in clinical use were identified. These mAbs were chemically conjugated with OKT3 (an anti-CD3 mAb). ATCs were armed and evaluated in vitro for binding, cytokine production, and cytotoxicity against tumor lines and then in vivo for tumor cell killing. Our lead mAb was subcloned to make a Master Cell Bank (MCB) and screened for binding against a library of human cell surface proteins. Only huCD30 was bound. These studies support a clinical trial in development employing ex vivo-loading of autologous T cells with this novel biAb.
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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) | 0,001 | 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 ».