Etude de l'affinité de pseudopeptides vis-à-vis des récepteurs au VEGF : Vers l'élaboration de médicaments photo-activables conjugués plus stables pour des applications en thérapie photodynamique anticancéreuse
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Abstract
La thérapie photodynamique (PDT) est une méthode proposée pour le traitement de certains cancers. Cette thérapie est basée sur une activation par la lumière de médicaments dits photo?activables appelés photosensibilisateurs. Les cellules endothéliales tumorales angiogéniques sont des cibles intéressantes pour promouvoir l'effet anti-vasculaire de la PDT. Nous avons récemment décrit (Schneider et al., 2006 ; Tirand et al., 2006) le couplage d'un photosensibilisateur de type chlorine (chlorine 5-(4-carboxyphényl)-10,15,20-triphényl, TPC), via un bras espaceur (6-acide aminohexanoïque, Ahx), à un heptapeptide (ATWLPPR), ciblant neuropiline-1 (NRP-1), un co-récepteur du VEGF (Vascular Endothelial Growth Factor) surexprimé dans les cellules endothéliales angiogéniques. TPC-Ahx-ATWLPPR s'est révélé stable dans du plasma in vitro à 37°C pendant 48h. In vivo, une dégradation peptidique apparaît progressivement dès 2h p.i. aboutissant principalement à la formation du composé TPC-Ahx-A (Tirand et al., 2007). Ce produit de dégradation a été mis en évidence majoritairement dans les organes du système réticulo-endothélial. Afin de stabiliser l'heptapeptide vis-à-vis des peptidases tissulaires (Adessi and Soto, 2002) et d'éviter toute accumulation non sélective du produit de dégradation, ce photosensibilisateur a été couplé à des pseudopeptides (aTWLPPR, rpplwta et Ay[CH2NH]TWLPPR) sur support solide. Nous avons, dans un premier temps, étudié l'affinité de ces pseudopeptides vis-à-vis des différents récepteurs au VEGF165 (NRP-1, NRP-2, Flt-1 et KDR) par compétition en utilisant du VEGF165 biotinylé. Les concentrations efficaces en peptides pour lesquelles la fixation du VEGF165 a été déplacée de 50 % (EC50) ont été comparées. Les récepteurs NRP-1 et NRP-2 sont reconnus par aTWLPPR (EC50=13µM et 7,6 µM) et Ay[CH2NH]TWLPPR (EC50=22µM et 8,9 µM) sans modification d'affinité par comparaison à ATWLPPR (EC50=13,2µM et 7,4 µM) alors que le peptide rétro-inverso n'est pas affin vis-à-vis de ces récepteurs. Ces peptides seront ensuite couplés à la TPC afin d'évaluer leur affinité après couplage à la molécule photoactivable et surtout, leur stabilité in vivo.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".