Multifunctional Compounds for Activation of the p53‐Y220C Mutant in Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The p53 protein plays a major role in cancer prevention, and over 50 % of cancer diagnoses can be attributed to p53 malfunction. The common p53 mutation Y220C causes local protein unfolding, aggregation, and can result in a loss of Zn in the DNA‐binding domain. Structural analysis has shown that this mutant creates a surface site that can be stabilized using small molecules, and herein a multifunctional approach to restore function to p53‐Y220C is reported. A series of compounds has been designed that contain iodinated phenols aimed for interaction and stabilization of the p53‐Y220C surface cavity, and Zn‐binding fragments for metallochaperone activity. Their Zn‐binding affinity was characterized using spectroscopic methods and demonstrate the ability of compounds L4 and L5 to increase intracellular levels of Zn2+ in a p53‐Y220C‐mutant cell line. The in vitro cytotoxicity of our compounds was initially screened by the National Cancer Institute (NCI‐60), followed by testing in three stomach cancer cell lines with varying p53 status’, including AGS (WTp53), MKN1 (V143A), and NUGC3 (Y220C). Our most promising ligand, L5, is nearly 3‐fold more cytotoxic than cisplatin in a large number of cell lines. The impressive cytotoxicity of L5 is further maintained in a NUGC3 3D spheroid model. L5 also induces Y220C‐specific apoptosis in a cleaved caspase‐3 assay, reduces levels of unfolded mutant p53, and recovers p53 transcriptional function in the NUGC3 cell line. These results show that these multifunctional scaffolds have the potential to restore wild‐type function in mutant p53‐Y220C.
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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 ».