Identification of a selective DDX3X inhibitor with newly developed quantitative high-throughput RNA helicase assays
Notice bibliographique
Résumé
The DEAD-box family of RNA helicases plays essential roles in both transcriptional and translational mRNA degradation; they unwind short double-stranded RNA by breaking the RNA-RNA interactions. Two DEAD-box RNA helicases, eukaryotic translation initiation factor 4A3 (eIF4A3) and DEAD-box helicase 3 (DDX3X), show high homology in the ATP-binding region and are considered key molecules for cancer progression. Several small molecules that target eIF4A3 and DDX3X have been reported to inhibit cancer cell growth; however, more potent compounds are required for cancer therapeutics, and there is a critical need for high-throughput assays to screen for RNA helicase inhibitors. In this study, we developed novel fluorescence resonance energy transfer-based high-throughput RNA helicase assays for eIF4A3 and DDX3X. Using these assays, we identified several eIF4A3 allosteric inhibitors whose inhibitory effect on eIF4A3 ATPase showed a strong correlation with inhibitory effect on helicase activity. From 102 compounds that exhibited eIF4A3 ATPase inhibition, we identified a selective DDX3X inhibitor, C1, which showed stronger inhibition of DDX3X than of eIF4A3. Small-molecule helicase inhibitors can be valuable for clarifying the molecular machinery of DEAD-box RNA helicases. The high-throughput quantitative assays established here should facilitate the evaluation of the helicase inhibitory activity of compounds.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».