Benzothiophenone Derivatives Targeting Mutant Forms of Estrogen Receptor-α in Hormone-Resistant Breast Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Estrogen receptor-α positive (ERα⁺) breast cancers represent 75% of all invasive breast cancer cases, while de novo or acquired resistance to ER-directed therapy is also on the rise. Numerous factors contribute to this phenomenon including the recently-reported ESR1 gene mutations such as Y537S, which amplifies co-activator interactions with ERα and promotes constitutive activation of ERα function. Herein, we propose that direct targeting of the activation function-2 (AF2) site on ERα represents a promising alternative therapeutic strategy to overcome mutation-driven resistance in breast cancer. A systematic computer-guided drug discovery approach was employed to develop a potent ERα inhibitor that was extensively evaluated by a series of experiments to confirm its AF2-specific activity. We demonstrate that the developed small-molecule inhibitor effectively prevents ERα-coactivator interactions and exhibits a strong anti-proliferative effect against tamoxifen-resistant cells, as well as downregulates ERα-dependent genes and effectively diminishes the receptor binding to chromatin. Notably, the identified lead compound successfully inhibits known constitutively-active, resistance-associated mutant forms of ERα observed in clinical settings. Overall, this study reports the development of a novel class of ERα AF2 inhibitors, which have the potential to effectively inhibit ERα activity by a unique mechanism and to circumvent the issue of mutation-driven resistance in breast cancer.
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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 ».