Use of Coiled-Coil Affinity Peptides to Manufacture Antibody Conjugates
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Antibody-drug conjugates are revolutionizing cancer treatment. However, their manufacturing still requires improvements in conjugation technology, especially for the control of the drug-to-antibody ratio (DAR). Here, we investigate the use of the de novo designed coiled-coil heterodimer, composed of the Ecoil and Kcoil peptides, as a new strategy for generating antibody conjugates with high homogeneity and a controllable DAR. More precisely, we investigated the assembly, stability, and tumor targeting of two conjugated antibodies made of (1) trastuzumab with C-terminal Ecoils (TZM-Ecoil) noncovalently paired with Kcoil peptides fused to the monomeric red fluorescent protein (Kcoil-mRFP), yielding TZM-E/K-mRFP or (2) TZM-Ecoil noncovalently paired to Kcoil peptide covalently linked to the fluorescent dye CF750 (Kcoil-CF750), yielding TZM-E/K-CF750. Results from the in vitro stability assessment of these complexes in blood serum revealed that their integrity was maintained. Furthermore, in vivo biodistribution and tumor localization data using a HER2-expressing SKOV3 xenograft mouse model indicated efficient tumor targeting and retention for up to 10 days postinjection of the TZM-E/K-CF750 conjugate.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».