Abstract 2167: Preclinical validation of an Omomyc cell-penetrating peptide as a viable anti-Myc therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deregulation of the MYC oncoprotein promotes tumorigenesis in most, if not all, cancers and is often associated with poor prognosis. However, targeting MYC has long been considered impossible based on the assumption that it would cause catastrophic side effects in normal tissues. Despite this general preconceived notion, we showed that MYC inhibition exerts extraordinary therapeutic impact in various genetic mouse models of cancer, and causes only mild, well-tolerated and reversible side effects. For these studies we employed the systemic and conditional expression of a dominant negative of MYC, called Omomyc, which we designed and validated, and that can inhibit MYC transactivation function both in vitro and in vivo. To date, Omomyc has only been considered a proof of principle, with any potential clinical application limited to gene therapy. Here we actually show that the 11 kDa Omomyc polypeptide spontaneously transduces into cancer cells, demonstrating unexpected cell-penetrating ability. Once inside the nuclei, the polypeptide effectively blocks MYC binding to its target DNA sites, interfering with MYC transcriptional regulation and halting cell proliferation. Moreover, intranasal (i.n.) administration of the Omomyc polypeptide in mice results in its rapid and persistent distribution to lungs, as well as to other organs (i.e. intestine, liver, kidneys and brain). Importantly, i.n. treatment of mice bearing either Non-Small-Cell-Lung-Cancer (NSCLC) or glioblastoma (GBM) with the Omomyc cell-penetrating peptide (OmomycCPP) significantly reduces tumor burden compared to their control counterparts. Notably, tumor regression is accompanied by significant reprogramming of the tumor microenvironment and tumor immune response. In summary, our data indicate that this novel generation of polypeptides represents a new opportunity to potentially inhibit MYC pharmacologically in a variety of malignant diseases. Citation Format: Marie-eve Beaulieu, Toni Jauset, Daniel Massó-Vallés, Peter Rahl, Sandra Martinez-Martin, Loika Maltais, Mariano F. Zacarias-Fluck, Silvia Casacuberta, Erika Serrano del Pozo, Christopher Fiore, Laia Foradada, Matthew Guenther, Eduardo Romero Sanz, Marta Oteo Vives, Cynthia Tremblay, Martin Montagne, Miguel Ángel Morcillo Alonso, Jonathan R. Whitfield, Pierre Lavigne, Laura Soucek. Preclinical validation of an Omomyc cell-penetrating peptide as a viable anti-Myc therapy [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 2167. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-2167
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».