Targeting MYC Overexpressing Leukemia with Cardiac Glycoside Proscillaridin Through Downregulation of Histone Acetyltransferases
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Targeting MYC oncogene remains a major therapeutic goal in cancer chemotherapy. Here, we demonstrate that proscillaridin, a cardiac glycoside approved for heart failure treatment exhibit anticancer selectivity towards high MYC expressing leukemic cell lines and leukemia stem cells. At a clinically relevant concentration, proscillaridin induced a rapid downregulation of MYC protein level, due to a significant decrease in MYC protein half-life. Proscillaridin treatment induced a downregulation of gene sets involved in MYC pathway, and a concomitant upregulation of genes involved in hematopoietic differentiation. Proscillaridin induced a significant loss of lysine acetylation in histone H3 (K9, K14, K18 and K27) and in non-histone proteins such as MYC, MYC target proteins, and a series of histone acetylation regulators. Loss of lysine acetylation correlated with a rapid downregulation of histone acetyltransferase protein levels, involved in histone and MYC acetylation (CBP, P300, GCN5, TIP60, and MOZ), preferentially in MYC overexpressing leukemia as compared to other cancer cells. These results support the repurposing of proscillaridin in MYC overexpressing leukemia and propose a novel strategy to target MYC in 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 ».