Towards canine immunotherapy models: Monoclonal antibodies with redox regulated epitopes targeting TIM3 attenuate Galectin-9 binding
Notice bibliographique
Résumé
The TIM3 receptor acts as an immune checkpoint protein. Canine cancers exhibit higher pan-cancer penetrance of TIM3 compared to PD1, highlighting the potential of TIM3 as a compelling target in comparative immuno-oncology. We have used a highly diverse naïve canine scFv phage library to isolate antibodies to canine TIM3. Alternating rounds of biopanning were performed using either Fc or GST tagged canine TIM3 synthesized in mammalian cells. scFv sequences were identified using colony screening and next generation deep sequencing (NGS). The NGS protocol identified lower abundant frequency clones, demonstrating the enhanced depth of repertoire discovery possible using sequence-tag based tracing. Three representative scFv were expressed as mouse-canine chimeric scFv-Fc fusions or as full-length chimeric IgG. These antibodies all bound to the TIM3 receptor using either ELISA or immunoblotting. All the antibodies displayed sensitivity to reducing agents, which indicates the existence of disulfide-stabilized conformational epitopes. Epitope mapping using pepscan libraries suggested that the antibodies recognize a shared structural motif within the IgV domain of TIM3, within β-sheets fixed by disulfide bonds which would form the conformational epitope. Such conformational epitopes might be functional because they overlap with ligand-binding interfaces. Consistent with this, the antibodies attenuated TIM3 binding to Galectin-9. These data affirm that naïve canine scFv antibody libraries can yield self-antigen reactive antibodies to immune blockade receptor antigens. The data also emphasize the value in using native, folded, mammalian expressed receptor antigens to increase the probability of acquiring conformationally sensitive antibodies with potential therapeutic applications in veterinary and human medicine.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».