Synthesis and Preclinical Evaluation of Two Novel 68Ga-Labeled Bispecific PSMA/FAP-Targeted Tracers with 2-Nal-Containing PSMA-Targeted Pharmacophore and Pyridine-Based FAP-Targeted Pharmacophore
Notice bibliographique
Résumé
Some bispecific radiotracers have been developed to overcome the limitations of monospecific tracers and improve detection sensitivity for heterogeneous tumor lesions. Here, we aim to synthesize two bispecific tracers targeting prostate-specific membrane antigen (PSMA) and fibroblast activation protein (FAP), which are key markers expressed in prostate cancer. A pyridine-based FAP-targeted ligand was synthesized through multi-step organic synthesis and then connected to the 2-Nal-containing PSMA-targeted motif. The Ki(PSMA) values of Ga-complexed bispecific ligands, Ga-AV01084 and Ga-AV01088, were 11.6 ± 3.25 and 28.7 ± 6.05 nM, respectively, and the IC50(FAP) values of Ga-AV01084 and Ga-AV01088 were 10.9 ± 0.67 and 16.7 ± 1.53 nM, respectively. Both [68Ga]Ga-AV01084 and [68Ga]Ga-AV01088 enabled the visualization of PSMA-expressing LNCaP tumor xenografts and FAP-expressing HEK293T:hFAP tumor xenografts in PET images acquired at 1 h post-injection. However, the tumor uptake values from the bispecific tracers were still lower than those obtained from the monospecific tracers, PSMA-targeted [68Ga]Ga-PSMA-617 and FAP-targeted [68Ga]Ga-AV02070. Further investigations are needed to optimize the selection of linkers and targeted pharmacophores to improve the tumor uptake of bispecific PSMA/FAP tracers for prostate cancer imaging.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».