Engineering a single-chain immunoglobulin scaffold loaded with a latent-releasable cytotoxic pore-forming peptide
Notice bibliographique
Résumé
Pore-forming peptides (PFPs) hold strong anti-tumor potential but require delivery systems to ensure stability and prevent off-target effects. In this study, we develop a strategy to transport a PFP in a biologically latent, precursor-like state. Specifically, based on the therapeutic antibody atezolizumab, which targets the tumor-associated programmed death-ligand 1, we engineered a single-chain IgG (scIgG) construct with flexible linkers embedding the melittin sequence. To further enable tumor-specific activation, melittin was flanked by regions cleavable by matriptase/ST14 (MT), a protease overexpressed in carcinomas. Initial constructs failed due to cytotoxicity during expression, prompting the redesign of melittin into a variant named Pmod2-2. This peptide retained potent pore-forming ability and was compatible with IgG fusion. The resulting scIgG-Pmod2-2 hybrid preserved Fab and Fc functionalities of the atezolizumab IgG, displayed favorable pharmacokinetics and released the active peptide in response to MT. These results highlight the potential of integrating cytolytic PFPs into antibody-based therapeutics.
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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) | 0,000 | 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 ».