I014 Development of an immunological antibody approach for the treatment of Huntington’s disease
Notice bibliographique
Résumé
The mutant huntingtin (mtHTT) protein is the principal cause of pathological changes observed in Huntington’s Disease (HD) patients. mtHTT is ubiquitously expressed and there is growing evidence that HD is a systemic disorder with functional interplay between the brain and the periphery. We have developed a murine monoclonal antibody (mAB), C6-17, targeting an exposed region of HTT near the aa586 Caspase 6 cleavage site. mAB C6-17 can block cell-to-cell propagation of mtHTT in vitro (Bartl et al. 2020). In a series of in vivo proof of concept experiments, administration of mAB C6-17 revealed an antibody distribution in peripheral and CNS tissues. Three months long treated YAC128 mice showed improved body weight, delayed progression in the motor deficits, reduced mtHTT in peripheral and CNS tissues and reduced striatal EM48 immunoreactivity compared to untreated or control AB treated YAC128 mice (Bartl et al. 2024). Based on these promising preclinical results, the development of an antibody treatment modality could be a potential new HD treatment strategy. The aim of HD Immune is to identify and isolate, via multiple approaches, human ABs which are binding to the same epitope of mAB C6-17. We are developing new clones featuring an improved target binding affinity. The novel clones are based on a humanized version of mAB C6-17 and a human AB targeting the same region. Here, we present the methods and initial results of an affinity maturation selection process. The isolated new human and humanized antibody candidates will be further developed as potential clinical candidates.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».