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Enregistrement W2953145956 · doi:10.1186/s13046-019-1242-8

Heart failure drug proscillaridin A targets MYC overexpressing leukemia through global loss of lysine acetylation

2019· article· en· W2953145956 sur OpenAlexafffund
Elodie M. Da Costa, Gregory Armaos, Gabrielle McInnes, Annie Beaudry, Gaël Moquin‐Beaudry, Virginie Bertrand-Lehouillier, Maxime Caron, Chantal Richer, Pascal St-Onge, Jeffrey R. Johnson, Nevan J. Krogan, Yuka Sai, Michael Downey, Moutih Rafei, Meaghan Boileau, Kolja Eppert, Ema Flores-Díaz, André Haman, Trang Hoang, Daniel Sinnett, Christian Beauséjour, Serge McGraw, Noël J.‐M. Raynal

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental & Clinical Cancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHistone Deacetylase Inhibitors Research
Établissements canadiensInstitute for Research in Immunology and CancerMcGill UniversityUniversity of OttawaUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCancer Research Society
Mots-clésAcetylationLysineDrugCancer researchChemistryApoptosisHeart failureLeukemiaPharmacologyInternal medicineMedicineBiochemistryGeneAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: pump inhibitors. Their repurposing in oncology is currently investigated in preclinical and clinical studies. However, the identification of a specific cancer type defined by a molecular signature to design targeted clinical trials with cardiac glycosides remains to be characterized. Here, we demonstrate that cardiac glycoside proscillaridin A specifically targets MYC overexpressing leukemia cells and leukemia stem cells by causing MYC degradation, epigenetic reprogramming and leukemia differentiation through loss of lysine acetylation. METHODS: Proscillaridin A anticancer activity was investigated against a panel of human leukemia and solid tumor cell lines with different MYC expression levels, overexpression in vitro systems and leukemia stem cells. RNA-sequencing and differentiation studies were used to characterize transcriptional and phenotypic changes. Drug-induced epigenetic changes were studied by chromatin post-translational modification analysis, expression of chromatin regulators, chromatin immunoprecipitation, and mass-spectrometry. RESULTS: At a clinically relevant dose, proscillaridin A rapidly altered MYC protein half-life causing MYC degradation and growth inhibition. Transcriptomic profile of leukemic cells after treatment showed a downregulation of genes involved in MYC pathways, cell replication and an upregulation of hematopoietic differentiation genes. Functional studies confirmed cell cycle inhibition and the onset of leukemia differentiation even after drug removal. Proscillaridin A induced a significant loss of lysine acetylation in histone H3 (at lysine 9, 14, 18 and 27) and in non-histone proteins such as MYC itself, MYC target proteins, and a series of histone acetylation regulators. Global loss of acetylation correlated with the rapid downregulation of histone acetyltransferases. Importantly, proscillaridin A demonstrated anticancer activity against lymphoid and myeloid stem cell populations characterized by MYC overexpression. CONCLUSION: Overall, these results strongly support the repurposing of proscillaridin A in MYC overexpressing leukemia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,421 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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