Abstract 1230: High throughput quantitative molecular characterization of cytotoxic antibody-drug conjugates in spheroid models for improved functional characterization, screening and candidate selection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Antibody-drug conjugates (ADCs) are a class of cancer therapeutics comprised of a linker-payload conjugated to a monoclonal antibody targeting a tumor-associated antigen (TAA), to enable the delivery of the cytotoxic payload to cancer cells. Presently, there is a need for improved in vitro models that better recapitulate in vivo tumor tissue complexity to aid in the screening and evaluation of novel ADCs during preclinical development. Specifically, we have developed in vitro 3D models from cancer cell lines yielding spheroids in a rapid, robust and uniform manner. Using these spheroid models, we have developed cell-based assays to functionally evaluate the cytotoxic activity of ADCs in vitro. For further comprehensive characterization of ADC activity in 3D cell line models, we utilized the nCounter® ADC Development Panel, a specialized gene expression tool for molecular characterization of biological function, with customizable gene content to address complex questions important for the success of ADCs throughout discovery, pre-clinical and clinical development. Methods: Spheroids were generated by seeding ovarian cancer cell lines into microtiter plates treated with ultra-low attachment coating, using automated liquid-handling robots, followed by incubation with ADCs under standard culturing conditions, prior to functional transcriptomic evaluation. The nCounter ADC Development Panel was analytically validated and included performance specification of accuracy, precision, analytical specificity, and RNA input range of the panel to directly profile 770 genes addressing essential biological questions relevant to ADC activity, including tumor targeting and antigen expression; ADC internalization; payload release; drug mechanisms of action; target cell death; immunogenic cell death; and mechanisms of resistance. Results: The combination of high-throughput spheroid assays and comprehensive transcriptomic analysis presented herein highlight an important and streamlined workflow to aid in the screening and selection of therapeutic cytotoxic ADC candidates for the treatment of solid tumors. Citation Format: Meghan Hogan, Andrea Hernández Rojas, Araba Sagoe-Wagner, Jodi Wong, Sarah Church, Brigitte Lovell, Sergio Hernandez, Lakshmi Chandramohan, Anna Juncker-Jensen, Kirsteen Maclean. High throughput quantitative molecular characterization of cytotoxic antibody-drug conjugates in spheroid models for improved functional characterization, screening and candidate selection [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 1230.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».