The ubiquitin-activating enzyme E1 as a therapeutic target for the treatment of leukemia and multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
The proteasomal pathway of protein degradation involves 2 discrete steps: ubiquitination and degradation. Here, we evaluated the effects of inhibiting the ubiquitination pathway at the level of the ubiquitin-activating enzyme UBA1 (E1). By immunoblotting, leukemia cell lines and primary patient samples had increased protein ubiquitination. Therefore, we examined the effects of genetic and chemical inhibition of the E1 enzyme. Knockdown of E1 decreased the abundance of ubiquitinated proteins in leukemia and myeloma cells and induced cell death. To further investigate effects of E1 inhibition in malignancy, we discovered a novel small molecule inhibitor, 3,5-dioxopyrazolidine compound, 1-(3-chloro-4-fluorophenyl)-4-[(5-nitro-2-furyl)methylene]-3,5-pyrazolidinedione (PYZD-4409). PYZD-4409 induced cell death in malignant cells and preferentially inhibited the clonogenic growth of primary acute myeloid leukemia cells compared with normal hematopoietic cells. Mechanistically, genetic or chemical inhibition of E1 increased expression of E1 stress markers. Moreover, BI-1 overexpression blocked cell death after E1 inhibition, suggesting ER stress is functionally important for cell death after E1 inhibition. Finally, in a mouse model of leukemia, intraperitoneal administration of PYZD-4409 decreased tumor weight and volume compared with control without untoward toxicity. Thus, our work highlights the E1 enzyme as a novel target for the treatment of hematologic malignancies.
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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 ».