Abstract IA023: Dual-drug ADC platform for effective and safe cancer treatment
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».