CRIF1–CDK2 Interface Inhibitors: An Unprecedented Strategy for Modulation of Cell Radiosensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Cyclin-dependent kinases (CDKs) are historic therapeutic targets implicated in tumorigenic events due to their critical involvement in the cell cycle phase. However, selectivity has proven to be a bottleneck, causing repeated failures. Previously, we reported CR6-interacting factor 1 (CRIF1), acting as a cell cycle negative regulator through interaction with CDK2. In the current report, we identified the CRIF1-CDK2 interaction interface by in silico studies and shortlisted interface inhibitors through virtual screening on CRIF1 using 40 678 drug-like compounds. These compounds were tested by cell proliferation assay, and four of these molecules were found to selectively inhibit the proliferation of osteosarcoma (OS) cell lines, but do not affect normal bone mesenchymal stem cells (BMSC). A binding study reveals significant affinities of the inhibitors on CRIF1. More importantly, treatment of the OS cells with a combination of ionizing radiation (IR) and the best-performing inhibitors remarkably increased IR inhibition potential from 19.9% to 59.6%. This occurred by selectively promoting G2/M arrest and apoptosis related to CDK2 overactivation in OS cells but not in BMSC and was supported by significant CDK2 phosphorylation modifications. Knocking down of CRIF1 by siRNA treatment showed similar effects to the interface inhibitors. Together we substantiate the identification of novel lead molecules, which may provide a new treatment to overcome selectivity issues and enhance the radiosensitivity of tumor cells, opening a conceptually novel strategy of CDK-targeting for different cancer types.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».