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Enregistrement W4392910246 · doi:10.1186/s13550-024-01091-9

89Zr-labeled ImmunoPET targeting the cancer stem cell antigen CD133 using fully-human antibody constructs

2024· article· en· W4392910246 sur OpenAlexafffund
Kevin Wyszatko, Nancy Janzen, Luis Rafael Silva, Luke Yongkyu Kwon, Teesha Komal, Manuela Ventura, Chitra Venugopal, Sheila K. Singh, John F. Valliant, Saman Sadeghi

Notice bibliographique

RevueEJNMMI Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensDiscovery CentreUniversity Health NetworkUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of OntarioOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésMedicineAntigenAntibodyStem cellCancer researchCancerCancer stem cellImmunologyInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cancer stem cells play an important role in driving tumor growth and treatment resistance, which makes them a promising therapeutic target to prevent cancer recurrence. Emerging cancer stem cell-targeted therapies would benefit from companion diagnostic imaging probes to aid in patient selection and monitoring response to therapy. To this end, zirconium-89-radiolabeled immunoPET probes that target the cancer stem cell-antigen CD133 were developed using fully human antibody and antibody scFv-Fc scaffolds. Results ImmunoPET probes [ 89 Zr]-DFO-RW03 IgG (CA = 0.7 ± 0.1), [ 89 Zr]-DFO-RW03 IgG (CA = 3.0 ± 0.3), and [ 89 Zr]-DFO-RW03 scFv − Fc (CA = 2.9 ± 0.3) were radiolabeled with zirconium-89 (radiochemical yield 42 ± 5%, 97 ± 2%, 86 ± 12%, respectively) and each was isolated in > 97% radiochemical purity with specific activities of 120 ± 30, 270 ± 90, and 200 ± 60 MBq/mg, respectively. In vitro binding assays showed a low-nanomolar binding affinity of 0.6 to 1.1 nM (95% CI) for DFO-RW03 IgG (CA = 0.7 ± 0.1), 0.3 to 1.9 nM (95% CI) for DFO-RW03 IgG (CA = 3.0 ± 0.3), and 1.5 to 3.3 nM (95% CI) for DFO-RW03 scFv − Fc (C/A = 0.3). Biodistribution studies found that [ 89 Zr]-DFO-RW03 scFv − Fc (CA = 2.9 ± 0.3) exhibited the highest tumor uptake (23 ± 4, 21 ± 2, and 23 ± 4%ID/g at 24, 48, and 72 h, respectively) and showed low uptake (< 6%ID/g) in all off-target organs at each timepoint (24, 48, and 72 h). Comparatively, [ 89 Zr]-DFO-RW03 IgG (CA = 0.7 ± 0.1) and [ 89 Zr]-DFO-RW03 IgG (CA = 3.0 ± 0.3) both reached maximum tumor uptake (16 ± 3%ID/g and 16 ± 2%ID/g, respectively) at 96 h p.i. and showed higher liver uptake (10.2 ± 3%ID/g and 15 ± 3%ID/g, respectively) at that timepoint. Region of interest analysis to assess PET images of mice administered [ 89 Zr]-DFO-RW03 scFv − Fc (CA = 2.9 ± 0.3) showed that this probe reached a maximum tumor uptake of 22 ± 1%ID/cc at 96 h, providing a tumor-to-liver ratio that exceeded 1:1 at 48 h p.i. Antibody-antigen mediated tumor uptake was demonstrated through biodistribution and PET imaging studies, where for each probe, co-injection of excess unlabeled RW03 IgG resulted in > 60% reduced tumor uptake. Conclusions Fully human CD133-targeted immunoPET probes [ 89 Zr]-DFO-RW03 IgG and [ 89 Zr]-DFO-RW03 scFv − Fc accumulate in CD133-expressing tumors to enable their delineation through PET imaging. Having identified [ 89 Zr]-DFO-RW03 scFv − Fc (CA = 2.9 ± 0.3) as the most attractive construct for CD133-expressing tumor delineation, the next step is to evaluate this probe using patient-derived tumor models to test its detection limit prior to clinical translation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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