A brain-penetrant bispecific antibody lowers oligomeric alpha-synuclein and activates microglia in a mouse model of alpha-synuclein pathology
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) is characterized by a progressive loss of dopaminergic neurons, linked to aggregation of alpha-synuclein (αSYN) into Lewy bodies. Current treatments are symptomatic and do not halt or reverse the neurodegeneration. Immunotherapy targeting aggregated αSYN shows potential, but therapeutic efficacy is limited by poor brain penetration of antibodies. We developed a bispecific antibody, RmAb38E2-scFv8D3, based on αSYN oligomer selective RmAb38E2 fused to a transferrin receptor (TfR)-binding domain to enhance brain delivery. Both RmAb38E2 and RmAb38E2-scFv8D3 showed higher affinity for αSYN oligomers than for monomers or fibrils. In vivo, RmAb38E2-scFv8D3 exhibited higher brain and lower blood concentrations compared to RmAb38E2, suggesting a better brain uptake and reduced peripheral exposure for the bispecific antibody. Treatment over five days of 3-4 months old transgenic L61 mice, which overexpress human αSYN, with three doses of RmAb38E2-scFv8D3 reduced brain αSYN oligomer levels and increased microglial activation, as indicated by elevated soluble TREM2 levels. Treatment with the monospecific RmAb38E2, however, showed no significant effect compared to PBS. This study demonstrates that TfR-mediated delivery enhances the therapeutic potential of αSYN-targeted immunotherapy by resulting in a higher concentration and a more uniform distribution of antibodies in the brain. The use of bispecific antibodies offers a promising strategy to improve the efficacy of antibody therapies in PD and other α-synucleinopathies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».