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Enregistrement W2980576711 · doi:10.1182/blood.v110.11.799.799

Design and Development of Small Molecules for Specific Targeted Therapy of Diffuse Large B-Cell Lymphoma.

2007· article· en· W2980576711 sur OpenAlexaff
Gustavo Felippe da Silva, Alex Ghetu, Leandro Cerchietti, José M. Polo, Andrew Coop, Alexander D. MacKerell, Gilbert G. Privé, Ari Melnick

Notice bibliographique

RevueBlood · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorepressorBCL6BiologyRepressorSmall moleculeTranscription factorTransactivationBinding siteCell biologyChemistryGeneticsCancer researchMolecular biologyGeneB cellGerminal center

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BCL6 is the most commonly involved oncogene in diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). BCL6 mediates lymphomagenesis through direct transcriptional repression of target genes including p53 and ATR. BCL6 represses these genes by recruiting three corepressors: SMRT, N-CoR and BCoR. This interaction is mediated by an 18 amino acid corepressor sequence with a unique “lateral groove” motif located in the BCL6 BTB domain. We previously showed that a peptide mimic of the corepressor BCL6-binding sequence could inhibit BCL6 and kill DLBCL cells in vitro and in vivo, without toxicity to normal tissues. Although, transcription factors such as BCL6 that function through protein-protein interactions were traditionally regarded as “undruggable”, we hypothesized that a detailed structural and biochemical analysis might facilitate the design of small molecule inhibitors. Based on our crystal structure of the BCL6-corepressor complex, we used a computational strategy to screen one million small molecules for their ability to potentially dock to a specific lateral groove region. The chemistry of protein contacts in this region led us to predict that small molecules that could dock to this site would have the best chance of destabilizing the BCL6-corepressor complex. Among the top-scoring 100 molecules from this screen, we identified 10 compounds that could specifically inhibit the repressor activity of the BCL6 BTB domain in reporter assays and that displayed direct binding to purified BCL6 BTB domains. Using these leads as molecular scaffolds we generated small libraries of molecules derived from each parental compound. The most active of these families was called “the 57 series”. Series 57 compounds could all specifically block BCL6 repression in reporter assays, and disrupt corepressor/BCL6 complexes at low micromolar concentrations as shown in fluorescence polarization assays. X-ray crystallography of the most active member of the 57 family (called “57-6”) showed that the small molecule docked as predicted in the critical region of the lateral groove. Moreover, 57-6 induced an allosteric conformational change in the entire lateral groove that explains how these small molecules so effectively disrupt the BCL6/corepressor complex. 57-6 was also biologically active, since it could induce expression of BCL6 target genes including p53 and ATR in BCL6-positive DLBCL cells as shown by QPCR. 57-6 had no effect on negative control genes nor in BCL6-negative DLBCL cells. The mechanism of action was confirmed in ChIP assays showed that 57-6 abrogated BCL6 mediated corepressor recruitment to BCL6 target genes but had no effect on negative control genes. Most importantly, 57-6 specifically killed BCL6-positive DLBCL cells but had no effect on BCL6-negative DLBCL cells. A dose escalation experiment in mice revealed no toxic effects. In xenotransplantation experiments, 57-6 potently inhibited the growth of already established human DLBCL tumors in mice, again without toxicity to other organs. In summary, we used a rational approach to design specific and potent small molecule inhibitors of BCL6, which could serve as targeted agents for DLBCL in clinical trials. Our data show that transcription factors are druggable targets that can be harnessed to potentially improve cancer therapy.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0020,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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