Breast Cancer Targeting Peptide Binds Keratin 1: A New Molecular Marker for Targeted Drug Delivery to Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
The biomarkers or receptors expressed on cancer cells and the targeting ligands with high binding affinity for biomarkers play a key role in early detection and treatment of breast cancer. The breast cancer targeting peptide p160 (12-mer) and its enzymatically stable analogue 18-4 (10-mer) showed marked potential for breast cancer drug delivery using cell studies and animal models. Herein, we used affinity purification, liquid chromatography–tandem mass spectrometry, and proteomics to identify keratin 1 (KRT1) as the target receptor highly expressed on breast cancer cells for p160 peptide(s). Western blot and immunocytochemistry in MCF-7 breast cancer cells confirmed the identity of KRT1. We demonstrate that the p160 or 18-4 binding to MCF-7 breast cancer cells is dependent on the expression of KRT1, and we confirm peptide-KRT1 binding specificity using SPR experiments ( K d ∼ 1.1 μM and 0.98 μM for p160 and 18-4, respectively). Furthermore, we assessed the ability of peptide 18-4 to improve the cellular uptake and anticancer activity of a pro-apoptotic antimicrobial peptide, microcin J25 (MccJ25), in breast cancer cells. A covalent conjugate of peptide 18-4 with MccJ25 showed preferential cytotoxicity toward breast cancer cells with minimal cytotoxicity against normal HUVEC cells. The conjugate inhibited the growth of MDA-MB-435 MDR multidrug-resistant cells with an IC 50 comparable to that of nonresistant cells. Conjugation improved selective cellular uptake of MccJ25, and the conjugate triggered cancer cell death by apoptosis. Our findings establish KRT1 as a new marker for breast cancer targeting. Additionally, it pinpoints the potential use of antimicrobial lasso peptides as a novel class of anticancer therapeutics.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».