Humanized anti-CD11d monoclonal antibodies suitable for basic research and therapeutic applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Immunomodulatory agents targeting the CD11d/CD18 integrin are in development for the treatment of several pathophysiologies including neurotrauma, sepsis, and atherosclerosis. Murine anti-human CD11d therapeutic antibodies have successfully improved neurological and behavioral recovery in rodent neurotrauma models. Here, we present the progression of CD11d-targeted agents with the development of humanized anti-CD11d monoclonal antibodies. Methods Primary human leukocytes and the THP-1 monocytic cell line were used to determine the binding of the CD11d antibodies, determine binding affinities, and assess outside-in signaling induced by CD11d antibody binding. In addition, a rat model of spinal cord injury was employed to demonstrate that the humanized monoclonal antibodies retained their therapeutic function in vivo. These determinations were made using a combination of flow cytometry, western blotting, immunohistochemistry, biochemical assays, and a locomotor behavioral assessment. Results Flow cytometric analysis demonstrated that the humanized anti-CD11d clones bind both human monocytes and neutrophils. Using a THP-1 model, the humanized anti-CD11d-2 clone was then determined to bind both the active and inactive CD11d/CD18 conformations without inducing inflammatory cell signaling. Finally, an investigation using anti-CD11d-2 as a detection tool uncovered a mismatch between total and surface-level CD11d and CD18 expression that was not altered by CK2 inhibition. Conclusions By developing humanized anti-CD11d monoclonal antibodies, new tools are now available to study CD11d biology and potentially treat inflammation arising from acute neurotrauma via CD11d targeting.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».