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Enregistrement W4402003786 · doi:10.1002/advs.202405432

A Novel Antigen Design Strategy to Isolate Single‐Domain Antibodies that Target Human Nav1.7 and Reduce Pain in Animal Models

2024· article· en· W4402003786 sur OpenAlexaff
Marzia Martina, Umberto Banderali, Álvaro Yogi, Mehdi Arbabi Ghahroudi, Hong Liu, Traian Sulea, Yves Durocher, Greg Hussack, Henk van Faassen, Balu Chakravarty, Qing Yan Liu, Umar Iqbal, Binbing Ling, Étienne Lessard, Joey Sheff, Anna Robotham, Debbie Callaghan, María Moreno, Tanya Comas, Dao Ly, Danica Stanimirovic

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibodyAntigenComputer scienceComputational biologyMedicineBiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Genetic studies have identified the voltage‐gated sodium channel 1.7 ( Na v 1.7 ) as pain target. Due to the ineffectiveness of small molecules and monoclonal antibodies as therapeutics for pain, single‐domain antibodies ( V H Hs ) are developed against the human Na v 1.7 ( hNa v 1.7 ) using a novel antigen presentation strategy. A 70 amino‐acid peptide from the hNa v 1.7 protein is identified as a target antigen. A recombinant version of this peptide is grafted into the complementarity determining region 3 ( CDR3 ) loop of an inert V H H in order to maintain the native 3D conformation of the peptide. This antigen is used to isolate one V H H able to i) bind hNa v 1.7, ii) slow the deactivation of hNa v 1.7, iii) reduce the ability of eliciting action potentials in nociceptors, and iv) reverse hyperalgesia in in vivo rat and mouse models. This V H H exhibits the potential to be developed as a therapeutic capable of suppressing pain. This novel antigen presentation strategy can be applied to develop biologics against other difficult targets such as ion channels, transporters and GPCRs.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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