Functional NK engagers from OmniClic, a common light-chain platform producing fully human-sequence antibodies in a chicken host species
Notice bibliographique
Résumé
Next-generation antibodies include a growing number of bispecific and multispecific antibodies that are commonly used to redirect the immune system to fight cancer. Herein, we assessed the depth and breadth of epitope coverage as a proxy for functional diversity in human immune repertoires produced by two complementary in vivo platforms utilizing a common light chain, in a chicken (OmniClicTM) or rat (OmniFlic®) host species. We adopted NKp46 as a model to target antigen due to its use in emerging natural killer (NK) immune engagers that are being explored clinically as potentially safer alternatives to traditional CD3-based T cell engagers. To probe the epitope diversity of our antibody repertoires, we performed a detailed high throughput epitope binning study using surface plasmon resonance and corroborated our binning assignments with epitope mapping data deduced from hydrogen deuterium exchange mass spectrometry. Our results revealed broad epitope coverage and nuanced diversity both within and across repertoires, with few epitopes shared, suggesting that the complementary use of OmniClicTM and OmniFlic® produces more comprehensive coverage than either alone. Furthermore, our epitope binning assignments aligned with our complementarity-determining region-based sequence lineage assignments, enabling a direct comparison of sequence diversity across Clic and Flic repertoires despite their use of different scaffolds, a single functionally rearranged V(D)J scaffold versus multiple combinatorially assembled V(D)J scaffolds, respectively. The rich epitope diversity of both OmniClicTM and OmniFlic® yielded multiple candidates for functional NK activators, as determined in an antibody-dependent cellular cytotoxicity assay, demonstrating their value as building blocks in constructing optimized immune engagers.
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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 ».