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Record W7036075310

Antibody-drug conjugate generation using coiled-coil interactions

2024· dissertation· fr· W7036075310 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicAstrophysical Phenomena and Observations
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgencia Estatal de InvestigaciónXunta de GaliciaPolytechnique Montréal
KeywordsTumor cellsPharmaceutical technologyContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les conjugués anticorps-médicament (ADC) représentent une avancée révolutionnaire dans la thérapeutique du cancer en délivrant de manière sélective des médicaments cytotoxiques aux cellules tumorales, minimisant ainsi la toxicité systémique. Les ADC se composent de trois composants principaux : un anticorps monoclonal (mAb) ciblant un antigène spécifique associé à la tumeur, un médicament cytotoxique et un lien qui conjugue le médicament à l’anticorps. Malgré leur potentiel thérapeutique, la fabrication des ADC est confrontée à d’importants défis, nécessitant l’optimisation de plusieurs paramètres, en particulier pour obtenir une technologie de conjugaison optimale et un ratio médicament-anticorps (DAR) optimal. Les méthodes de conjugaison traditionnelles basées sur la chimie donnent souvent lieu à des mélanges hétérogènes avec des DAR variables, ce qui peut affecter négativement l’efficacité thérapeutique et la sécurité du produit final. Pour résoudre ce problème, la conjugaison spécifique au site a émergé comme une méthode plus précise, garantissant que les médicaments cytotoxiques sont attachés à des sites spécifiques sur la molécule d’anticorps. Cette technique vise à produire des ADC homogènes avec des DAR constants, améliorant ainsi leur pharmacocinétique et leur pharmacodynamie. Cependant, les conjugaisons spécifiques au site ne sont pas exemptes de limitations. L’un des principaux défis réside dans la complexité de l’ingénierie des modifications nécessaires. L’introduction de sites de conjugaison spécifiques nécessite un génie génétique précis, ce qui peut être techniquement difficile et chronophage. De plus, les processus de fabrication des ADC spécifiques au site sont plus complexes et nécessitent des techniques sophistiquées et des mesures étendues de contrôle qualité. Ces facteurs peuvent donc affecter la production d’ADC basée sur la conjugaison spécifique au site. Le travail présenté dans cette thèse de doctorat propose l’utilisation d’une paire de peptides hétérologues à haute affinité, à savoir les coiled-coils E/K, pour produire des ADC avec une homogénéité améliorée et un DAR contrôlable. Pour commencer, nous avons conçu, produit et purifié une bibliothèque d’anticorps monoclonaux (trastuzumab) marqués avec divers peptides Ecoil et évalué leur manufacturabilité via une transfection transitoire dans des cellules d’ovaire de hamster chinois (CHO) et avons étudié les caractéristiques des anticorps marqués produits. Nos données montrent que l’ajout de peptides Ecoil aux extrémités C-terminales des chaînes d’anticorps (chaînes légères, chaînes lourdes ou les deux) n’entrave pas la production de constructions chimériques de trastuzumab. De plus, les tests analytiques et cellulaires ont confirmé que les constructions de trastuzumab marquées avec Ecoil ont maintenu leur bioactivité. La position, le nombre et la longueur des peptides Ecoil n’ont eu aucune influence sur l’affinité de liaison et la stabilité des anticorps marqués à leur antigène. Dans le cadre d’une étude supplémentaire et d’une étape supplémentaire pour démontrer la polyvalence des peptides E/K, nous avons également évalué la capture et la libération du trastuzumab marqué avec Ecoil produit à partir d’hydrogels de dextrane macroporeux fonctionnalisés avec le peptide Kcoil (le partenaire de liaison du peptide Ecoil). Ensemble, ces données ont révélé que les peptides Ecoil, quelle que soit leur longueur, leur nombre et leur position sur l’anticorps, n’avaient aucun effet significatif sur la manufacturabilité, la capacité de liaison ou le schéma de libération de l’hydrogel. Sur la base de cette fondation, nous avons exploré l’utilisation de deux peptides d’affinité complémentaires, E-coil (EVSALEK) et K-coil (KVSALKE), pour développer des ADC avec une homogénéité améliorée et un DAR contrôlable. En utilisant une méthode d’analyse par résonance plasmonique de surface (SPR) sur mesure et une chromatographie d’exclusion stérique, nous avons mesuré la dissociation cinétique et la stabilité des complexes formés par le trastuzumab marqué avec Ecoil et la protéine fluorescente rouge monomérique (mRFP) marquée avec Kcoil en tant que substitut de médicament. La stabilité in vitro a également été évaluée dans le sérum sanguin à l’aide d’un test ELISA en interne avant les études in vivo. Ensuite, pour évaluer les performances in vivo, nous avons mené des études de biodistribution et de localisation tumorale dans des modèles de souris xénogreffées HER2. Ces expériences ont démontré la stabilité de nos ADC dans la circulation sanguine et leur accumulation efficace sur le site de la tumeur. En général, ce projet vise à démontrer la faisabilité et la polyvalence du système d’affinité E/K pour la conjugaison spécifique au site de molécules thérapeutiques sur le squelette d’anticorps sans modifications chimiques complexes/préjudiciables. La fabrication simplifiée des ADC en utilisant cette méthode de “conjugaison en une seule étape” présentée ici ouvre la voie au développement de nouvelles méthodes dans la production d’ADC avec potentiellement une pharmacocinétique, une bioactivité et une stabilité améliorée.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.007

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.002

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.212
Teacher spread0.202 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2024
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