Development and validation of an ELISA-based method for determining neutralizing antibodies to pembrolizumab in human serum based on inhibition of the drug binding to its PD-1 target
Notice bibliographique
Résumé
Monoclonal antibodies (mAbs) are potentially able to trigger undesired humoral immune responses in the patients and develop ADA (anti-drug antibody) to the protein drugs. Neutralizing anti-drug antibodies are among the main factors affecting safety and effectiveness of the therapy. If it is impossible to apply cell-based tests to determine neutralizing antibodies, competitive ligand binding assay may be used as an alternative. Pembrolizumab (Pembro) is a broad-spectrum antitumor drug, being a humanized IgG4 kappa antibody to the programmed cell death receptor-1 (PD-1) that blocks interaction of this receptor with its ligands PD-L1 and PD-L2. Due to some technical issues, cell culture test is not feasible for Pembro, due to high risk of obtaining unreliable results. The aim of our study was to develop and validate a method for detection of neutralizing antibodies to Pembro in human serum based on inhibition of pembrolizumab binding to its PD-1 target. The experimental drug pembrolizumab RPH-075 (R-Pharm) was used in the study. Anti-Pembrolizumab antibodies KRIBIOLISATM Anti-Pembrolizumab (KEYTRUDA®) ELISA, India) were used as a positive control sample for neutralizing antibodies. Determination of antibodies was carried out by ELISA technique using acid dissociation of the immune complex and the Affinity capture elution (ACE) technique. The ELISA method was validated by the following characteristics: selectivity, sensitivity, specificity, “hook” effect, drug tolerance, precision. Due to the use of sample pretreatment approaches (ACE technique) for analysis of neutralizing antibodies, a sensitivity level of 100 ng/mL was achieved in the presence of pembrolizumab at 40 μg/mL. In this paper, a method was substantiated by calculating the cutoff point, sensitivity, and selectivity based on ROC analysis and floating exclusion limit (PSCP) through the average values of optical density NC and LPC in each individual analytical cycle. The developed method for determining neutralizing antibodies to pembrolizumab may be used to assess the undesirable immunogenicity of pembrolizumab at the stage of clinical trials.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».