Bivalency of natalizumab promotes inhibition of dynamic VLA-4 adhesion beyond affinity gain
Notice bibliographique
Résumé
Natalizumab, a monoclonal IgG4 antibody used in the treatment of multiple sclerosis (MS), inhibits α4β1 (very late antigen-4, VLA-4)-binding to vascular cell adhesion molecule-1 (VCAM-1), thereby reducing leukocyte recruitment to inflamed tissues. The intricate mechanisms underlying these effects remain unclear, particularly concerning the heavy-chain shuffling of IgG4. We conducted an in vitro study to quantify the impact of bivalent IgG and monovalent Fab forms of natalizumab on the capture and migration of human primary memory T lymphocytes under shear stress, using VCAM-1 and CXCL12-coated surfaces. IgG natalizumab at concentrations near its cell surface EC50 (half-maximal effective concentration) showed significant of capture and resistance of adherent cells to shear stress, whereas significantly higher doses of Fab natalizumab, up to 100-fold greater than its cell surface EC50, were needed to achieve similar effects. These findings highlight that receptor occupancy alone may not adequately predict the functional outcomes of inhibitor antibodies. For optimal therapeutic effect, inhibition of cell-surface adhesion may require specific kinetic and geometric binding properties of antibodies. Insight Box This study shows how natalizumab functionally inhibits α4β1 (very late antigen-4, VLA-4)-mediated T-cell adhesion by integrating quantitative affinity measurements with dynamic assays performed under shear stress. We show that the antibody's bivalency provides a major functional advantage, enabling strong inhibition of cell capture and adhesion at concentrations near its EC50 (half-maximal effective concentration), whereas monovalent Fab fragments require 10- to 100-fold higher doses. These findings offer biological insight into why receptor occupancy alone cannot predict adhesion inhibition. By combining cell-based affinity quantification with real-time adhesion and migration assays, our work reveals how kinetic and geometric properties of antibody-integrin interactions shape immune cell dynamics, informing the rational design of next-generation integrin-targeting therapeutics.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».