Engineering antibody–drug conjugates targeting an adhesion GPCR, CD97
Notice bibliographique
Résumé
Adhesion G protein-coupled receptors (aGPCRs) are key cell-adhesion molecules involved in many cellular functions and contribute to human diseases, including cancer. aGPCRs are characterized by large extracellular regions that could serve as readily accessible antigens. However, the potential of aGPCRs as targets for biologic therapeutics has not been extensively explored. CD97, also known as ADGRE5, is an aGPCR that is upregulated in various cancer types, including acute myeloid leukemia (AML) and glioblastoma (GBM), and their respective cancer stem cells. Here, we developed antibody-drug conjugates (ADCs) targeting CD97 and assessed their efficacy against AML and GBM cells. We generated a panel of synthetic human antibodies targeting distinct epitopes of CD97, from which we identified an antibody that was efficiently internalized. This antibody binds to all isoforms of human CD97 but not to its close homolog, EMR2. Structure determination by single-particle cryo-electron microscopy revealed that this antibody targets the CD97 GPCR autoproteolysis-inducing (GAIN) domain, whose presence is conserved in aGPCRs, through an unconventional binding mode where it extensively utilizes the light chain framework for antigen recognition. Screening of conjugation methods and payloads resulted in a stable ADC that effectively killed AML and GBM cell lines, as well as patient-derived GBM stem cells, with minimal cytotoxicity against peripheral blood mononuclear cells from healthy donors. Our study demonstrates the therapeutic potential of targeting CD97, as well as the aGPCR GAIN domain in general, and uncovers a previously unrecognized surface that an antibody can utilize for antigen recognition.
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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 | 0,000 |
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 ».