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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».