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Enregistrement W4410057024 · doi:10.18103/mra.v13i4.6346

GHR106, the First in Class Antibody-based GnRH Antagonist for Broad Clinical Applications

2025· article· en· W4410057024 sur OpenAlexafffund
Gregory Lee, Bixia Ge, Andrew Lee

Notice bibliographique

RevueMedical Research Archives · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSexual Differentiation and Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésClass (philosophy)AntibodyAntagonistMedicineComputer sciencePharmacologyMathematicsInternal medicineArtificial intelligenceImmunologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the last two decades, our laboratory has identified and studied a GHR106 monoclonal antibody which was generated against N1-29 oligopeptide located in the extracellular domains of human GnRH receptor. GHR106 was shown to exhibit bioactivities as GnRH antagonist, similar to those of small molecules such as Cetrorelix and Elagolix, except that former has a much longer half-life (days vs. hours). Previous studies have indicated that GnRH receptor is localized mainly in anterior pituitary and placenta during pregnancy as well as other reproduction-related tissues in minor amount. It was also known that GnRH receptor is highly expressed among different cancer cells. By using GHR106 and other GnRH antagonists as the target probe, the biological functions of GnRH receptor were found to be tissue-dependent. When acting on the pituitary receptor, GHR106 can cause reversible suppressions of reproductive hormones, such as gonadotropins, E2 and progesterone, whereas HCG and E2, progesterone were suppressed upon targeting to placental GnRH receptor to cause pregnancy terminations. Therefore, we believe that GHR106 is a suitable long acting GnRH antagonist for control of fertility regulations and terminations of ectopic pregnancy and can be used to treat numerous related gynecological diseases. On the other hand, when targeting the same receptor on cancer cells, GHR106 will induce cellular apoptosis to almost all cancer cells. Therefore, GHR106 is also beneficial to immunotherapeutic applications of many human cancers, irrespective of their hormone dependence. Additional modifications of this unique antibody are likely in the future, including CAR (chimeric antigen receptor)-T cell constructs, bispecific antibody formulations and/or antibody drug conjugates. Based on our comprehensive studies, GHR106 can be developed into antibody drugs of multi-indications and could be more beneficial to the existing small molecular GnRH antagonists.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,424 · 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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