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Enregistrement W4405182393 · doi:10.1158/1538-8514.cancerchem24-ia023

Abstract IA023: Dual-drug ADC platform for effective and safe cancer treatment

2024· article· en· W4405182393 sur OpenAlexaboutno aff
Kyoji Tsuchikama

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntibody-drug conjugateTolerabilityDrugCancerPharmacologyCancer researchDrug resistanceInternal medicineAntibodyImmunologyBiologyAdverse effectMonoclonal antibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Breast tumor heterogeneity presents significant treatment challenges, particularly in overcoming drug resistance and tumor relapse driven by heterogeneous gene expression variability. Antibody-drug conjugates (ADCs) have demonstrated therapeutic success, yet intratumor heterogeneity remains a hurdle. We investigated dual-drug ADCs as a promising approach to address this clinical challenge. Our conjugates achieved potent and antigen-specific cytotoxicity, favorable pharmacokinetic properties, and high tolerability. In xenograft models with heterogeneous HER2 expression, our anti-HER2 dual-drug ADC significantly outperformed co-administration of two separate single-drug ADCs, demonstrating enhanced capacity to surmount tumor heterogeneity and resistance. Additionally, we developed a novel glutamic acid-glycine-citrulline (EGCit) linker, which enhances ADC hydrophilicity and stability in circulation. This EGCit linker also resists neutrophil protease degradation, a factor implicated in ADC-associated neutropenia. Compared to currently approved ADCs, our EGCit-based ADC exhibited reduced blood and liver toxicity, alongside superior antitumor efficacy in preclinical xenograft studies. These findings underscore the potential of our technology platform for advancing safer, more effective treatments for breast and other refractory cancers. Citation Format: Kyoji Tsuchikama. Dual-drug ADC platform for effective and safe cancer treatment [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Optimizing Therapeutic Efficacy and Tolerability through Cancer Chemistry; 2024 Dec 9-11; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2024;23(12_Suppl):Abstract nr IA023.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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