Abstract 1652: Therapeutic targeting of ETS factor ERG for the treatment of prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prostate cancer (PCa) is one of the leading causes of cancer-related death in men worldwide. The common treatment option for recurring and advanced PCa focuses on inhibiting the androgen receptor (AR). Unfortunately, despite an initial response to this treatment, drug resistance occurs, and the cancer relapses to an incurable, castration-resistant form; thus, there is a pressing need for new therapeutics. Previous research has shown that in up to 50% of all prostate cancer cases, the cause of the disease may be attributed to a common genomic rearrangement, the fusion between TMPRSS2 and ERG (ETS-related gene). ERG is a transcription factor mainly involved in hematopoiesis regulation during embryonic development, and it is not normally expressed in prostate cells in adults. However, its fusion with the TMPRSS2 promoter puts ERG under the regulation of AR, and as a consequence, ERG is one of the most commonly overexpressed genes in PCa. ERG overexpression in prostate epithelium has been shown to induce transformation and promote epithelial-mesenchymal transition (EMT) that gives cancer cells enhanced migratory and invasive characteristics. Currently, there is no approved therapeutic targeting ERG or any other member of the ETS family. While targeting transcription factors has been challenging, our integrated research team is specialized in targeting protein-DNA interaction sites. Using our established computer-aided drug discovery pipeline, we have identified several small molecules that can bind to and inhibit ERG. A total of 133 candidate compounds, pre-selected from the in silico screening of millions of chemical structures, were tested using a luciferase-based transcriptional reporter assay across two cell lines: the TMPRSS2-ERG fusion positive VCaP cell line, and the human prostate epithelial cell line (PNT1B) engineered to constitutively express ERG. In addition to transcriptional inhibition, the most potent compounds inhibited migration of PNT1B-ERG cells as demonstrated by a Real-Time Cell Analyzer. Significantly, both compounds shifted the binding spectra in protein NMR assays, indicating their direct interactions with residues located in the DNA binding domain of the ERG protein. We anticipate that results from this project will lead to the development of new drugs that can be used alternatively or synergistically with current anti-AR therapy to benefit patients with the most deadly forms of prostate cancer. (Supported by a grant from Prostate Cancer Canada) Citation Format: Mani Roshan-Moniri, Michael Hsing, Miriam S. Butler, Desmond Lau, Peter Axerio-Cilies, Paul Yen, Ari Kim, Scott Lien, Marta Mroczek, Dennis Ma, Huifang Li, Yubin Guo, Fuqiang Ban, Fariba Ghaidi, Eric LeBlanc, Lawrence McIntosh, Michael Cox, Artem Cherkasov, Paul S. Rennie. Therapeutic targeting of ETS factor ERG for the treatment of prostate cancer. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 1652. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-1652
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».