Synthesis and Evaluation of 68Ga- and 177Lu-Labeled [diF-Pro14]Bombesin(6−14) Analogs for Detection and Radioligand Therapy of Gastrin-Releasing Peptide Receptor-Expressing Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Overexpressed in various solid tumors, the gastrin-releasing peptide receptor (GRPR) is a promising target for cancer diagnosis and therapy. However, the high pancreas uptake of the current clinically evaluated GRPR-targeted radiopharmaceuticals limits their applications. In this study, we replaced the Pro14 residue in our previously reported GRPR-targeted LW02056 and ProBOMB5 with 4,4-difluoroproline (diF-Pro) to obtain an agonist LW02060 (DOTA-Pip-[D-Phe6,Tle10,NMe-His12,diF-Pro14]Bombesin(6–14)) and an antagonist LW02080 (DOTA-Pip-[D-Phe6,NMe-Gly11,Leu13(ψ)diF-Pro14]Bombesin(6–14)), respectively. Methods/Results: The binding affinities (Ki) of Ga-LW02060, Ga-LW02080, Lu-LW02060, and Lu-LW02080 were measured by in vitro competition binding assays using PC-3 cells and were found to be 5.57 ± 2.47, 21.7 ± 6.69, 8.00 ± 2.61, and 32.1 ± 8.14 nM, respectively. The 68Ga- and 177Lu-labeled ligands were obtained in 36–75% decay-corrected radiochemical yields with >95% radiochemical purity. PET imaging, SPECT imaging, and ex vivo biodistribution studies were conducted in PC-3 tumor-bearing mice. Both [68Ga]Ga-LW02060 and [68Ga]Ga-LW02080 enabled clear tumor visualization in PET images at 1 h post-injection (pi). Tumor uptake values of [68Ga]Ga-LW02060 and [68Ga]Ga-LW02080 at 1 h pi were 16.8 ± 2.70 and 7.36 ± 1.33 %ID/g, respectively, while their pancreas uptake values were 3.12 ± 0.89 and 0.38 ± 0.04 %ID/g, respectively. Compared to [177Lu]Lu-LW02080, [177Lu]Lu-LW02060 showed higher tumor uptake at all time points (1, 4, 24, 72, and 120 h pi). However, fast tumor clearance was observed for both [177Lu]Lu-LW02060 and [177Lu]Lu-LW02080. Conclusions: Our data demonstrate that [68Ga]Ga-LW02060 is promising for clinical translation for the detection of GRPR-expressing tumor lesions. However, further optimizations are needed for [177Lu]Lu-LW02060 and [177Lu]Lu-LW02080 to prolong tumor retention for therapeutic applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».