Abstract 5482: In vitro assays for prediction of ADC hematological toxicities: contribution of antibody, linker, and payload
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Antibody-drug conjugates (ADCs) are one of the fastest-growing therapeutic modalities, with 11 FDA-approved ADCs and more than 250 different ADCs in clinical development. Despite their success, significant hurdles remain. Notably, translating preclinical findings to the clinic remains challenging. Hematological toxicities are commonly associated with many ADCs and may arise from the direct killing of hematopoietic cells by the ADC itself or indirectly from payload released elsewhere in the body. Therefore, development of in vitro assays capable of predicting clinical findings could help improve ADC development and guide the selection of optimal linkers and payloads. Different ADCs were generated by conjugating targeted and non-targeted antibodies to a common microtubule inhibitor, while varying the protease-cleavable linkers. Clinically approved ADCs spanning different payload classes were used as benchmarks. ADC cytotoxicity was evaluated in both antigen-positive and antigen-negative cancer cell lines in vitro. Lysosomal cleavage of different linkers was evaluated in-vitro. ADC linker stability was also evaluated via a neutrophil differentiation assay, using expanded and differentiated CD34+ hematopoietic stem cells, which were treated with various ADCs before assessing CD66b neutrophil maturation. Finally, in vitro off-target toxicity was evaluated using a colony forming cell (CFC) assay to assess cytotoxicity of ADCs and their payloads on erythroid, myeloid, and megakaryocyte progenitors differentiated from hematopoietic stem cells. In vitro cytotoxicity assays revealed variable potency among the ADCs tested. Some linkers (e.g., VK, FK) resulted in potent ADC cytotoxicity irrespective of the targeting antibody, while others (e.g., VA, VCit, GGFG, K) had target-dependent cytotoxicity in vitro. We identified linkers with different payload release rates in lysosomes, where GGFG and K showed the slowest rates. In vitro off-target and linker stability assays highlight how ADCs may induce toxicity in different healthy cell subsets depending on the ADC components (antibody, linker, and payload). In addition, by comparing results for ADCs and payloads, it is also possible to estimate if these toxicities are likely driven by the conjugated drug, the payload, or both. These results underlined how off-target toxicity and neutrophil differentiation assay may be useful during preclinical development to identify potential off-target effects and to improve the translation of ADC from preclinical to clinical settings. Citation Format: Yongzhao Huang, Emer Clarke, Graham A. Garnett, Manuel Lasalle, Jodi Wong, Ambroise Wu, Araba P. Sagoe-Wagner, Elena Barbosa, Catalina Suarez, Stuart D. Barnscher, Jamie R. Rich, Raffaele Colombo. In vitro assays for prediction of ADC hematological toxicities: contribution of antibody, linker, and payload [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 5482.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».