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Enregistrement W2278671746

Targeted approach towards inhibition of telomere-hnRNP A1 interaction

2007· article· en· W2278671746 sur OpenAlexaff
Laurent Bélec, Richard Marcellus, Xavier Billot, Stéphane Branchaud, Sylvie Charron, Kenza Daira, Lionel Dumas, Gaétan Gagnon, Gerson Gonzalez, Abdelkrim Khadir, Sandra Naranjo, Daniel Rabouin, Mohammad Askari, Mukta Ullah, Joseph D. Schrag, Yunge Li, Mirosław Cygler, Michael Lawless, Gordon C. Shore, Pierre Beauparlant

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA and Nucleic Acid Chemistry
Établissements canadiensNational Research Council CanadaBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelomereTelomeraseSmall moleculeDNAOligonucleotideBiologyIn vitroMolecular biologyG-quadruplexComputational biologyBiochemistryChemistryGene
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A207 The heterogeneous nuclear ribonucleoparticule (hnRNP) A1 and A2 proteins associate with telomere ends (the cap structure), stimulate telomerase activity and are required for the viability of transformed human cells, irrespective of the status of telomerase expression or the length of the double-stranded telomeric repeat. We describe here our screening strategy for identifying small molecules capable of interfering with telomere capping by A1 and A2. Such small molecules are potentially promising novel anti-cancer agents predicted to be acutely cytotoxic to cancer cells, but innocuous to untransformed cells. In our first attempt, libraries were screened directly in a protein/DNA dissociation assay using a truncated version of the A1 protein: UP1 and a short telomeric DNA oligo. After examining 60,000 preselected compounds, no validated hits were identified. Only promiscuous inhibitors with the tendency to form aggregates in solution showed activity in vitro. A more selective screening approach was then undertaken. A large collection of compounds from different libraries was filtered to remove compound with undesired physicochemical properties and functional groups. This resulted in a database containing approximately 2 million compounds. Based on published X-ray crystallography structures, we chose to target the binding pocket that contacts the nucleotides TAG within the telomeric sequence TTAGGG. We resolved by X-ray diffraction the structure of isolated TAG oligonucleotide bound to UP1 and found this ligand exhibited the same network of interactions within the pocket as the full length telomeric repeat. We then designed a series of 2D and 3D pharmacophores based both on the protein binding site and the TAG ligand. The collection and sub-sets thereof were screened against these pharmacophores and several compounds were identified. The selected compounds were then docked in silico into the binding site and ranked using docking scores. The best compounds from each of these screens were obtained and screened. The present screening workflow consists of an initial disruption assay (to determine which compounds inhibit the targeted interaction), solubility assessment by nephelometry (to exclude insoluble compounds), binding studies to DNA and unrelated protein targets (to eliminate undesired binding activities), UP1 binding assessment using Surface Plasmon Resonance, cytotoxicity testing followed by in vivo target modulation. SAR studies were initiated on five compound classes that showed activity. A correlation between in vitro and in vivo activity was revealed for two closely related compound classes. Synthesis of analogues from these two classes is presently underway to increase potency. The virtual-HTS hybrid approach described here was critical for obtaining active and optimizable scaffolds, with the potential to develop potent inhibitors of telomere capping proteins.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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