Mapping the MET Receptor Tyrosine Kinase Interactome using Mammalian Membrane Two Hybrid (MaMTH) system
Notice bibliographique
Résumé
Background MET receptor tyrosine kinase is a growth factor receptor implicated in majority of cancers including lung, breast, pancreas, ovary and brain. When aberrantly activated, MET exacerbates malignancies by promoting metastasis, anti‐apoptosis and a major hindrance to today’s anti‐cancer therapeutics ‐ cancer drug resistance. Thus, MET is a sought‐out target in cancer drug discovery. Motivation Despite MET’s significance to cancer biology, there lacks a detailed understanding of MET’s biological functions, signalling dynamics and regulatory pathways all of which have resulted in therapies targeting MET‐mediated oncogenicity to be seldom successful. Objective Since protein‐protein interactions (PPIs) govern majority of protein functions within cells, and are, since recently, considered to be druggable, our aim is to map a comprehensive interactome of MET to aid in uncovering novel biology and innovative therapeutic strategies against MET. Methods To map the PPIs of MET, we utilized Mammalian Membrane Two‐Hybrid (MaMTH) assay, a split‐ubiquitin two‐hybrid system, that allows for sensitive PPI mapping of full‐length membrane proteins, at any throughput level, in their native environment. Results We integrated MET into MaMTH pipeline by generating HEK293‐MaMTH reporter cells stably expressing “bait”‐tagged MET under a tetracycline inducible promoter (MET‐MaMTH system). Firstly, we validated the MET‐MaMTH system by several means. We confirmed the inducibility of MET protein with western‐blotting and that the expressed MET localises to plasma membrane using both surface biotinylation assay and imaging. In our pilot PPI screen against previously known interactors of MET, the MET‐MaMTH system detected six out of ten interactors assayed. The system also showed a dose dependent loss of interaction with MET kinase activity dependent interactor, SHC1, upon treatment with MET kinase inhibitor Crizotinib. Secondly, using the validated MET‐MaMTH system, we performed a targeted PPI screen using two MaMTH ORF libraries enriched for their interaction capabilities with MET. The libraries consisted 99 of 121 SH2/PTB domain containing proteins and 57 computationally predicted putative interactors of MET. From the screens, we identified 35 interactors of MET, of which 27 are novel. Extending on these findings, we are currently performing unbiased screening for PPIs of MET in a pool based high‐throughput MaMTH screening platform (MaMTH‐HTS) against 13,000 ORFs of the Human ORFeome v8.1. Conclusion We have characterized a MaMTH PPI mapping platform for MET and using a targeted screening approach, have identified 27 novel interactors of MET. Significance MET’s role in cancers is indisputable and the paucity of a thorough understanding on MET and its associated proteins pose a barrier in the quest towards cancer drug discovery. This study will provide a much‐needed comprehensive PPI map of full‐length MET, not only enhancing our understanding of MET, but also presenting novel PPI targets for desperately needed MET therapeutics. Support or Funding Information Canadian Cancer Society
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».