Development of Substrate‐Derived Sirtuin Inhibitors with Potential Anticancer Activity
Notice bibliographique
Résumé
RhoGDIα is a key regulator of Rho proteins, coordinating their GTP/GDP and membrane/cytosol cycle. Recently, it was demonstrated by quantitative mass spectrometry that RhoGDIα is heavily targeted by post-translational lysine acetylation. For one site in its N-terminal domain, namely K52, we reported earlier that acetylation completely switches off RhoGDIα function. Herein we show that K52-acetylated RhoGDIα is specifically deacetylated by the sirtuin deacetylase Sirt2. We show that acetylation at K52 decelerates cervical cancer cell proliferation, suggesting RhoGDIα acetylation to be a promising therapeutic target. We demonstrate that treatment of cervical cancer cells with a RhoGDIα-derived K52-trifluoroacetylated, substrate-derived peptidic sirtuin inhibitor severely impairs cell proliferation. Finally, we conclude that the potency of substrate-derived sirtuin inhibitors depends on structural features, the substrate-derived amino acid sequence as a determinant for selectivity, as well as the presence of an acetyl-lysine analogue to increase its potency. These data reveal a prospective therapeutic potential for novel substrate-derived sirtuin inhibitors.
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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 ».