<sup>212</sup>Pb-Pretargeted Theranostics for Pancreatic Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Although pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is associated with limited treatment options and poor patient outcomes, targeted α-particle therapy (TAT) represents a promising development in the field. TAT shows potential in treating metastatic cancers, including those that have become resistant to conventional treatments. Among the most auspicious radionuclides stands the in vivo α-generator <sup>212</sup>Pb. Combined with the imaging-compatible radionuclide <sup>203</sup>Pb, this theranostic match is a promising modality rapidly translating into the clinic. <b>Methods:</b> Using the pretargeting approach between a radiolabeled 1,2,4,5-tetrazine (Tz) tracer and a <i>trans</i>-cyclooctene (TCO) modified antibody, imaging and therapy with radiolead were performed on a PDAC tumor xenograft mouse model. For therapy, 3 cohorts received a single administration of 1.1, 2.2, or 3.7 MBq of the pretargeting agent, [<sup>212</sup>Pb]Pb-DO3A-PEG<sub>7</sub>-Tz, whereby administered activity levels were guided by dosimetric analysis. <b>Results:</b> The treated mice were holistically evaluated; minimal-to-mild renal tubular necrosis was observed. At the same time, median survival doubled for the highest-dose cohort (10.7 wk) compared with the control cohort (5.1 wk). <b>Conclusion:</b> This foundational study demonstrated the feasibility and safety of pretargeted TAT with <sup>212</sup>Pb in PDAC while considering dose limitations and potential adverse effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».