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Enregistrement W4393102388 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-2052

Abstract 2052: Screening novel format antibodies to design bispecific ADCs that address target heterogeneity

2024· article· en· W4393102388 sur OpenAlexaff
Stuart D. Barnscher, Dunja Urosev, Kevin Yin, Andrea Hernández Rojas, Sam Lawn, Vincent Fung, Jodi Wong, Araba Sagoe-Wagner, Lemlem Degefie, Ali Livernois, Catrina Kim, Paul A. Moore, Jamie R. Rich

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensZymeworks (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBispecific antibodyMedicineAntibodyOncologyCancer researchImmunologyMonoclonal antibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Addressing inter-patient and intra-tumoral target heterogeneity is a challenge for antibody drug conjugates (ADCs). The most common approach to mitigate intra-tumoral ADC target heterogeneity is to employ a bystander active payload. Once the ADC is internalized and metabolized, the payload can diffuse into tumor cells, independent of target expression. This strategy has proven effective, as evidenced by all but one of the eleven FDA-approved ADCs incorporating a bystander active payload. Nevertheless, it is important to note that in most cases there is clear evidence of an expression-response relationship, and the bystander approach does not specifically address inter-patient heterogeneity in target expression. Bispecific ADCs that can target two different tumor associated antigens (TAAs) are a promising approach to overcoming challenges associated with spatial and temporal target heterogeneity. A traditional bispecific ADC design employs a bivalent IgG where one paratope interacts with target A, and the other paratope interacts with target B. This design ensures that the molecule is maximally active when both targets A and B are present. However, this enhanced specificity approach has limitations, as it requires cellular co-expression of both targets to be effective. In contrast, a novel-format bispecific ADC targeting two different TAAs independently could increase the addressable patient population relative to a monospecific ADC. For example, a bispecific ADC with the potential for both independent and dual targeting of folate receptor alpha (FRα) and NaPi2b, established targets in ovarian cancers, could significantly expand the number of patients who could benefit relative to an ADC against either target alone. Here we describe a novel approach to the design and screening of a FRα x NaPi2b bispecific ADC library with the aim of targeting tumors that express either FRα, NaPi2b, or both targets. A library of 48 bispecific molecules was designed, employing multiple paratopes and variable antibody formats. The library comprised three valency bins, 1+1, 2+1, and 2+2, corresponding to the number of binding arms to each target. Bispecific antibodies were generated from 31 half antibodies containing Azymetric™ Het_Fc mutations. Complementary half-antibodies were combined and oxidized to generate interchain disulfide bonds, with bispecific antibody purity in the range of 90%. Antibodies and their corresponding ADCs, prepared through direct conjugation to a cytotoxic payload, were evaluated on a panel of FRα-expressing and Napi2b-expressing cancer cell lines. Key ADC parameters, including binding, internalization, and in vitro cytotoxicity, highlighted paratope combinations, valencies, and geometric formats that offer the unique potential to overcome target heterogeneity in ovarian cancer. Citation Format: Stuart D. Barnscher, Dunja Urosev, Kevin Yin, Andrea Hernández Rojas, Sam Lawn, Vincent Fung, Jodi Wong, Araba Sagoe-Wagner, Lemlem Degefie, Ali Livernois, Catrina Kim, Paul A. Moore, Jamie R. Rich. Screening novel format antibodies to design bispecific ADCs that address target heterogeneity [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 2052.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,347
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,130 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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