Comparative analysis of LAG3 antibodies shows differential binding patterns by flow cytometry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: LAG3 is an immune checkpoint molecule with emerging therapeutic use. Expression of LAG3 is well studied on T cells, but the proportion of LAG3-expressing cells varies greatly by study and its comparative expression between non-T cells is lacking. METHODS/OBJECTIVES: This study uses flow cytometry to compare surface LAG3 expression between T cells, NK cells, B cells, pDCs and monocytes of healthy donors. This study also compares three monoclonal LAG3 antibodies to a commonly used polyclonal LAG3 antibody on ex vivo and PHA-blasts from healthy donors and LAG3+ and LAG3- cell lines. RESULTS: LAG3 was most highly expressed on classical and intermediate monocytes (25 % and 32 %, respectively), while LAG3 expression on B cells, NK cells and iNKT cells was negligible. Notably, the polyclonal antibody stained a higher proportion of all cell types than the monoclonal antibodies, which had similar staining patterns to one another. Further study using LAG3+ and LAG3- cell lines showed greater specificity and similar sensitivity of the monoclonal antibody T47-530 than the polyclonal antibody. CONCLUSION: Monocytes may represent an unappreciated source of LAG3 and target of LAG3 checkpoint inhibitors. Furthermore, the discrepancies between monoclonal and polyclonal LAG3 antibodies warrants consideration when designing future studies and interpreting past studies, and may explain discrepancies in the literature.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».