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Enregistrement W4409634720 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-4792

Abstract 4792: Highly specific GLUT-1 inhibiting antibodies for the treatment of pancreatic cancer

2025· article· en· W4409634720 sur OpenAlexaff
Siret Tahk, Paule Hermet, Kyumhyuk Kim, Takefumi Morizumi, Anu Ustav, Kai Virumäe, Robin Pau, Korneelia Anton, Alastair J. King, Francisca A. Neethling, Andres Männik, Joan Teyra, Oliver P. Ernst, Mart Ustav

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerPancreatic cancerMedicineAntibodyInternal medicineCancer researchOncologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Cancer cells often exhibit upregulated glucose metabolism to support their abnormal growth and division. Targeting the cancer-specific glucose transporter GLUT-1 offers a promising strategy to limit glucose uptake and disrupt tumor metabolism. Unlike small molecule inhibitors, monoclonal antibodies provide a unique opportunity to selectively target complex multi-pass membrane transporters. This study presents the development of highly specific antibodies that recognize GLUT-1 glycovariants, effectively blocking GLUT-1 function in cancer cells while preserving glucose transport across the blood-brain barrier. Methods: GLUT-1-specific monoclonal antibodies were generated using GLUT-1-displaying virus-like particles (VLPs) as immunogens. Chickens were chosen for immunization due to their ability to produce antibodies against highly conserved multi-transmembrane proteins. Antibody discovery was conducted using HybriFree B cell cloning technology and phage display. Functional screens included assays for 2-deoxyglucose uptake inhibition and cancer cell proliferation. Results: The identified antibodies bind GLUT-1 with nanomolar EC50 values and exhibit no cross-reactivity with other glucose transporters. The lead candidate, ICO-33, inhibits glucose uptake and reprograms GLUT-1-dependent cancer cells to rely on oxidative phosphorylation (OXPHOS). This metabolic shift synergizes with OXPHOS inhibitors, resulting in significant cancer cell growth inhibition at doses subtherapeutic as monotherapies. In vivo, the combination of ICO-33 and an OXPHOS inhibitor was well-tolerated and led to substantial tumor growth suppression in colorectal and pancreatic cancer models. Importantly, ICO-33 preserves glucose uptake in the brain, minimizing systemic toxicities. Conclusions: This study highlights the discovery of GLUT-1-targeting monoclonal antibodies with high specificity and efficacy. The lead antibody, ICO-33, effectively restricts glucose uptake in cancer cells and enhances sensitivity to OXPHOS inhibitors, demonstrating its potential as a candidate for clinical development in cancer therapy. Citation Format: Siret Tahk, Paule Hermet, Kyumhyuk Kim, Takefumi Morizumi, Anu Ustav, Kai Virumäe, Robin Pau, Korneelia Anton, Alastair J. King, Francisca Neethling, Andres Männik, Joan Teyra, Oliver Ernst, Mart Ustav. Highly specific GLUT-1 inhibiting antibodies for the treatment of pancreatic cancer [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 4792.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,334 · 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
Routes d'admission1
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