Bispecific radioimmunoconjugates exploit receptor heterogeneity for positron emission tomography of tumors expressing HER2 and/or EGFR
Notice bibliographique
Résumé
HER2 heterogeneity is a challenge for molecular imaging or treating HER2-positive breast cancer (BC). EGFR is coexpressed in some tumors exhibiting HER2 heterogeneity. Bispecific radioimmunoconjugates (bsRICs) that bind HER2 and EGFR were constructed by linking trastuzumab Fab through polyethyleneglycol (PEG 24 ) to EGF. We established s.c. tumors in NOD-SCID mice that homogeneously or heterogeneously expressed HER2 and/or EGFR by the inoculation of HER2-positive/EGFR-negative SK-OV-3 cells, EGFR-positive/HER2-negative MDA-MB-468 cells or mixtures of these cells. [ 64 Cu]Cu-NOTA-trastuzumab Fab-PEG 24 -EGF were compared to [ 64 Cu]Cu-NOTA-trastuzumab Fab or [ 64 Cu]Cu-NOTA-EGF for the PET imaging of HER2 and/or EGFR-positive tumors. [ 64 Cu]Cu-NOTA-trastuzumab Fab-PEG 24 -EGF bsRICs imaged tumors expressing HER2 or EGFR or heterogeneously expressing these receptors, while monospecific agents only imaged HER2-or EGFR-positive tumors. Our results indicate that bsRICs labeled with 64 Cu are able to exploit receptor heterogeneity for tumor imaging. PET may select patients for radioimmunotherapy with bsRICs complexed to the β-particle emitter, 177 Lu or Auger electron-emitter, 111 In in a theranostic approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».