In Vitro and In Vivo Comparison of Random versus Site-Specific Conjugation of Bifunctional Chelating Agents to the CD33-Binding Antibody for Use in Alpha- and Beta-Radioimmunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Radiometal chelator conjugation is a cornerstone of radioimmunotherapy (RIT). Continued interest in selective placement of chelators remains an active topic of discussion in the field. With several simple site-specific methods being recently reported, it was of interest to investigate the benefits and potential drawbacks of the site-specific method with a full comparison to a more typical random conjugation method that is currently utilized in clinical applications. In this study, the conjugation methods were evaluated side by side to determine the utility of both methods using commercially available random and site-specific conjugation reagents by performing antigen binding; radiolabeling with 64 Cu, 177 Lu, and 225 Ac radioisotopes; antibody-conjugate stability, cytotoxicity, in vivo distribution, pharmacokinetics analyses, and dosimetry to gather a whole data set for preclinical investigation. Evaluation revealed that both methods performed similarly during most experiments with the site-specific method, resulting in higher binding capacity of the antibody conjugate via flow cytometry. Radiolabeling was not significantly different between two methods, while stability showed that the site-specifically conjugated antibody was somewhat more stable at 37 °C in human serum over 1 week. In vitro experiments demonstrated less cell killing with the random conjugation method, while in vivo experiments showed no statistical differences in tumor uptake between conjugation methods. Dosimetry calculations were performed using the acquired PET/CT data and showed that apart from the liver, there was no significant difference in radiation doses delivered by either antibody conjugate. These results demonstrate that both methods are viable for future work, while the site-specific method offers several potential advantages and, in some cases, improved efficacy.
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 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 | 0,001 | 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 ».