Biodistribution of <sup>89</sup>Zr-Radiolabeled Nanoassemblies for Monoclonal Antibody Delivery Revealed through <i>In Vivo</i> PET Imaging
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Despite the outstanding performance of monoclonal antibodies (mAbs) in the clinic, their full potential has been hindered due to their inability to cross cell membranes and therefore reach intracellular targets. The use of nanotechnology to deliver mAbs to intracellular domains has been highlighted as a strategy with high potential. Working toward this goal, we have recently developed and validated palmitoyl hyaluronate (HAC16)-based nanoassemblies (HANAs), a novel technology for the intracellular delivery of mAbs in Kirsten Rat Sarcoma Virus (KRAS)-mutated tumors, one of the most prevalent and a challenging intracellular oncoprotein. Despite their success, the pharmacokinetics and biodistribution of these delivery vehicles are still unknown due to their chemical complexity, a challenge common to a large proportion of drug delivery nanomedicines. To support further development and clinical translation, we present an efficient radiolabeling approach with the positron emitter zirconium-89 ( 89 Zr) for the in vivo evaluation of HANAs by whole-body PET imaging. Additionally, we assessed the impact of PEGylation and size modulation on the biodistribution profile of mAbs using 89 Zr-radiolabeled PEGylated and non-PEGylated HANAs. Our PET imaging results demonstrated that HANAs significantly modify the pharmacokinetics and biodistribution of the 89 Zr-mAb. Furthermore, we established that the biodistribution of HANAs can be conveniently modulated by introducing PEG polymers on the surface, facilitating customization for cancer applications. This versatile radiolabeling strategy provides a facile approach for the in vivo evaluation of complex nanoformulations loaded with mAbs, in a quantitative manner with high sensitivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».