Broadly Applicable Bispecific Linker Approach to Noncovalently Target Therapeutic Nanoparticles to Tumor Cells Expressing Carcinoembryonic Antigen
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Design strategies that lead to a more focused in vivo delivery of functionalized nanoparticles (NPs) and their cargo can potentially maximize their therapeutic efficiency while reducing systemic effects, broadening their clinical applications. Here, we report the development of a noncovalent labeling approach where immunoglobulin G (IgG)-decorated NPs can be directed to a cancer cell using a simple, linear bispecific protein adaptor, termed MFE23-ZZ. MFE23-ZZ was created by fusing a single-chain fragment variable domain, termed MFE23, recognizing carcinoembryonic antigen (CEA) expressed on tumor cells, to a small protein ZZ module, which binds to the Fc fragment of IgG. As a proof of concept, monoclonal antibodies (mAbs) were generated against a NP coat protein, namely, gas vesicle protein A (GvpA) of Halobacterium salinarum gas vesicles (GVs). The surface of each GV was therapeutically derivatized with the photoreactive agent chlorin e 6 (C e 6GVs) and anti-GvpA mAbs were subsequently bound to GvpA on the surface of each C e 6GV. The bispecific ligand MFE23-ZZ was then bound to mAb-decorated C e 6GVs via their Fc domain, resulting in a noncovalent tripartite complex, namely, MFE23.ZZ-2B10–C e 6GV. This complex enhanced the intracellular uptake of C e 6GVs into human CEA-expressing murine MC38 colon carcinoma cells (MC38.CEA) relative to the CEA-negative parental cell line MC38 in vitro, making them more sensitive to light-induced cell killing. These results suggest that the surface of NP can be rapidly and noncovalently functionalized to target tumor-associated antigen-expressing tumor cells using simple bispecific linkers and any IgG-labeled cargo. This noncovalent approach is readily applicable to other types of functionalized NPs.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».