Preliminary PET imaging of [<sup>11</sup>C]evobrutinib in mouse models of colorectal cancer, SARS‐CoV‐2, and lung damage: Radiosynthesis via base‐aided palladium‐NiXantphos‐mediated <sup>11</sup>C‐carbonylation
Notice bibliographique
Résumé
Evobrutinib is a second‐generation, highly selective, irreversible Bruton's tyrosine kinase (BTK) inhibitor that has shown efficacy in the autoimmune diseases arthritis and multiple sclerosis. Its development as a positron emission tomography (PET) radiotracer has potential for in vivo imaging of BTK in various disease models including several cancers, severe acute respiratory syndrome‐coronavirus‐2 (SARS‐CoV‐2), and lipopolysaccharide (LPS)‐induced lung damage. Herein, we report the automated radiosynthesis of [11C]evobrutinib using a base‐aided palladium‐NiXantphos‐mediated 11C‐carbonylation reaction. [11C]Evobrutinib was reliably formulated in radiochemical yields of 5.5 ± 1.5% and a molar activity of 34.5 ± 17.3 GBq/μmol (n = 12) with 99% radiochemical purity. Ex vivo autoradiography studies showed high specific binding of [11C]evobrutinib in HT‐29 colorectal cancer mouse xenograft tissues (51.1 ± 7.1%). However, in vivo PET/computed tomography (CT) imaging with [11C]evobrutinib showed minimal visualization of HT‐29 colorectal cancer xenografts and only a slight increase in radioactivity accumulation in the associated time‐activity curves. In preliminary PET/CT studies, [11C]evobrutinib failed to visualize either SARS‐CoV‐2 pseudovirus infection or LPS‐induced injury in mouse models. In conclusion, [11C]evobrutinib was successfully synthesized by 11C‐carbonylation and based on our preliminary studies does not appear to be a promising BTK‐targeted PET radiotracer in the rodent disease models studied herein.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».