Human Fc gamma receptor IIIA blockade inhibits platelet destruction in a humanized murine model of ITP
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Fc gamma receptor (FcγR) IIIA is an important receptor for immunoglobulin G (IgG) and is involved in immune defense mechanisms as well as tissue destruction in some autoimmune diseases including immune thrombocytopenia (ITP). FcγRIIIA on macrophages can trigger phagocytosis of IgG-sensitized platelets, and prior pilot studies observed blockade of FcγRIIIA increased platelet counts in patients with ITP. Unfortunately, although blockade of FcγRIIIA in patients with ITP increased platelet counts, its engagement by the blocking antibody drove serious adverse inflammatory reactions. These adverse events were postulated to originate from the antibody's Fc and/or bivalent nature. The blockade of human FcγRIIIA in vivo with a monovalent construct lacking an active Fc region has not yet been achieved. To effectively block FcγRIIIA in vivo, we developed a high affinity monovalent single-chain variable fragment (scFv) that can bind and block human FcγRIIIA. This scFv (17C02) was expressed in 3 formats: a monovalent fusion protein with albumin, a 1-armed human IgG1 antibody, and a standard bivalent mouse (IgG2a) antibody. Both monovalent formats were effective in preventing phagocytosis of ITP serum-sensitized human platelets. In vivo studies using FcγR-humanized mice demonstrated that both monovalent therapeutics were also able to increase platelet counts. The monovalent albumin fusion protein did not have adverse event activity as assessed by changes in body temperature, whereas the 1-armed antibody induced some changes in body temperature even though the Fc region function was impaired by the Leu234Ala and Leu235Ala mutations. These data demonstrate that monovalent blockade of human FcγRIIIA in vivo can potentially be a therapeutic strategy for patients with ITP.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».