Initial insights into the interaction of antibodies radiolabeled with Lutetium-177 and Actinium-225 with tumor microenvironment in experimental human and canine osteosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Background Osteosarcoma (OS) is a prevalent primary bone cancer affecting both humans and canines . This study describes initial insights into the interaction of the human monoclonal antibody IF3 to an insulin-like growth factor 2 receptor (IGF2R) radiolabeled with either alpha-emitting Actinium-225 ( 225 Ac) or beta-emitting Lutetium-177 ( 177 Lu) radionuclides with the OS cells and tumor microenvironment (TME) in experimental human and canine OS. Basic procedures SCID mice bearing canine Gracie or human OS-33 OS tumors were treated with 177 Lu- or 225 Ac-labeled IF3 antibody, sacrificed at 24, 72 or 168 h post-treatment and their tumors were analyzed by immunohistochemistry (IHC) for the presence of OS cells, various elements of TME as well as for the double DNA strand breaks with γH2AX and caspase 3 assays. Main findings IHC revealed a reduction in IGF2R-positive OS cells and OS stem cell populations post therapy with 225 Ac- and 177 Lu-labeled IF3 antibody. Notably, radiolabeled IF3 antibody effectively diminished pro-tumorigenic M2 macrophages , highlighting its therapeutic promise. The study also unveiled varied responses of natural killer (NK) cells and M1 macrophages, shedding light on the intricate TME interplay. Time-dependent increase in γ-H2AX staining in canine Gracie and human OS-33 tumors treated with [ 177 Lu]Lu-IF3 and [ 225 Ac]Ac-IF3 was observed at 24 and 72 h post-RIT. Principal conclusions These findings suggest that radiolabeled antibodies offer a hopeful avenue for personalized OS treatment, emphasizing the importance of understanding their impact on the TME and potential synergies with immunotherapy .
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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 ».