Identification of Celastrol as a Novel YAP-TEAD Inhibitor for Cancer Therapy by High Throughput Screening with Ultrasensitive YAP/TAZ–TEAD Biosensors
Notice bibliographique
Résumé
The Hippo pathway has emerged as a key signaling pathway that regulates a broad range of biological functions, and dysregulation of the Hippo pathway is a feature of a variety of cancers. Given this, some have suggested that disrupting the interaction of the Hippo core component YAP and its paralog TAZ with transcriptional factor TEAD may be an effective strategy for cancer therapy. However, there are currently no clinically available drugs targeting the YAP/TAZ-TEAD interaction for cancer treatment. To facilitate screens for small molecule compounds that disrupt the YAP-TEAD interaction, we have developed the first ultra-bright NanoLuc biosensor to quantify YAP/TAZ-TEAD protein-protein interaction (PPI) both in living cells and also in vitro using biosensor fusion proteins purified from bacteria. Using this biosensor, we have performed an in vitro high throughput screen (HTS) of small molecule compounds and have identified and validated the drug Celastrol as a novel inhibitor of YAP/TAZ-TEAD interaction. We have also demonstrated that Celastrol can inhibit cancer cell proliferation, transformation, and cell migration. In this study, we describe a new inhibitor of the YAP/TAZ-TEAD interaction warranting further investigation and offer a novel biosensor tool for the discovery of other new Hippo-targeting drugs in future work.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».