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Enregistrement W4408164481 · doi:10.3390/biomedicines13030637

Rapid In Vivo Screening of Monoclonal Antibody Cocktails Using Hydrodynamic Delivery of DNA-Encoded Modified Antibodies

2025· article· en· W4408164481 sur OpenAlexafffund
Hugues Fausther‐Bovendo, George Babuadze, Teodora Ivanciuc, Birte Kalveram, Yue Qu, Jihae Choi, Allison McGeer, Mario Ostrowski, Samira Mubareka, Ami Patel, Roberto P. Garofalo, Robert W. Kozak, Gary Wong

Notice bibliographique

RevueBiomedicines · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreSinai Health SystemUniversity of TorontoHealth Sciences CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMonoclonal antibodyIn vivoAntibodyPlasmidRecombinant DNATransfectionIn vitroBiologyMolecular biologyDNAChemistryImmunologyGeneBiochemistryBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Monoclonal antibodies (mAbs) are potent treatment options for infectious diseases. The rapid isolation and in vivo validation of therapeutic mAb candidates, including mAb cocktails, are essential to combat novel or rapidly mutating pathogens. The rapid selection and production of mAb candidates in sufficient amount and quality for preclinical studies are a major limiting step in the mAb development pipeline. Methods: Here, we developed a method to facilitate the screening of therapeutic mAbs in mouse models. Four conventional mAbs were transformed into single-chain variable fragments fused to the fragment crystallizable (Fc) region of a human IgG1 (scFv-IgG). These scFv-IgG were expressed individually or as a cocktail in vitro and in mice following transfection or hydrodynamic delivery of the corresponding plasmids. Results: This method induced high expression of all scFv-IgG and provided protection in two murine infection models. Conclusions: This study highlights the benefits of this approach for the rapid, low-cost screening of therapeutic mAb candidates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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