Engineered multifunctional transforming growth factor-β type II receptor ectodomain fusions for oncology applications
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The transforming growth factor-β (TGF-β) superfamily consists of a large number of evolutionarily conserved and structurally related polypeptide growth factors. TGF-β elicits a wide range of context-dependent cellular responses that play important roles in the maintenance of normal physiological processes and is implicated in various pathologies, including cancer. In healthy cells and in the early stages of cancer development, TGF-β acts as a tumor suppressor by inducing cell cycle arrest and apoptosis. However, in late-stage cancer cells, TGF-β can promote tumorigenesis, including epithelial-mesenchymal transition (EMT), metastasis and chemoresistance. Methods The dual-function and pleiotropic nature of TGF-β makes therapeutic targeting of this molecule a significant challenge. In this report, we describe the design and development of a novel class of TGF-β-targeting therapeutics in which the TGF-β type II receptor ectodomain (TβRII-ED) can be fused to an intact antibody, such as Cetuximab, or an antibody Fc fragment, without compromising the TβRII-ED or antibody function. Results and Discussion As such, we constructed and characterized specific TβRII-ED-Fc fusions that act as efficient TGF-β ligand traps with picomolar in vitro neutralizing potencies against TGF-β1 and TGF-β3 isoforms, but not TGF-β2. We further demonstrate that TβRII-ED-Fc is a versatile ligand-trapping module that, when combined with a specific targeting moiety, can lead to powerful anticancer biotherapeutics targeted to and retained at the tumor site, by efficiently neutralizing the tumor-promoting activities of TGF-β in vivo .
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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 ».