Abstract 1919: Activity and affinity tuning next-generation immunotoxins for targeted therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Classic cancer-associated receptors, such as EGFR and Her2, are often overexpressed on malignant cells relative to healthy cells. Numerous molecules have been developed to leverage this differential expression with the goal of developing specific and safe targeted therapies, including antibody-drug-conjugates and immunotoxins. The general schematic of these molecules is to fuse toxic payloads -either small molecules or proteins - with a targeting moiety that binds to the cancer-specific receptor. Despite the general success of this approach, even low levels of these receptors on healthy tissues result in on-target/off-tumor toxicity thus limiting the dose of therapeutic molecules available to tumors. Targeted therapies with greater on-tumor efficacy and reduced toxicity are urgently needed in order to further advance therapeutic outcomes. To achieve this, we set out to exploit the unique features of bacterial toxins as highly modular protein delivery systems to design next-generation targeted therapies. We demonstrate the capacity of the immunotoxin platform to deliver various therapeutic proteins, with distinct activities from inhibiting protein synthesis to degrading oncogenic signaling pathways, such as the RAS/MAPK pathway. Further, we show how modifying the affinity, valency, and specificity of the receptor-binding moieties, as well as tuning the enzymatic activity of the toxic enzyme payloads interact to affect the on-target efficacy and off-target toxicity of the targeted molecules. Altogether, these data demonstrate the potential of immunotoxins as highly flexible and tunable platforms for the development of a new class of anti-cancer therapeutics. Citation Format: Huazhu (Peter) Liang, Greg L. Beilhartz, Shi Bo Cao, Roman A. Melnyk. Activity and affinity tuning next-generation immunotoxins for targeted therapy [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 1919.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».