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Enregistrement W3053707155 · doi:10.1158/1538-7445.am2020-6408

Abstract 6408: E3<i>scan</i>™ ligand binding assay platform for targeted protein degradation and PROTAC discovery

2020· article· en· W3053707155 sur OpenAlexaff
Ksenya Cohen Katsenelson, Luis Gonzalez, Gabriel Pallares, Alastair J. King, Daniel K. Treiber

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrug discoveryUbiquitin ligaseComputational biologyProtein degradationCereblonMdm2NeddylationUbiquitinBiologyBioinformaticsChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract E3 ligases have emerged as pivotal targets for a next generation protein degradation-based drug discovery paradigm. This new paradigm includes both ligand binding-directed “reprogramming” of E3 substrate specificity approaches and a more directed approach, using small molecule proteolysis-targeting chimeras (PROTACs), to selectively degrade disease-driving proteins. As there are hundreds of diverse putative E3 ligases with differentiated tissue expression, this new paradigm may well define a next dimension of precision medicine defined by an axis of tissue-specific activity. While there have been some early successes, the E3 drug discovery field has a significant unmet need for a standardized biochemical ligand binding assay platform. A platform is required that: 1) Can measure ligand binding across the E3 family using a standardized method enabling “apples to apples” comparisons; 2), Is highly scalable and rapid; 3) Has an exquisite dynamic range for the measurement of accurate KD values as low as digit picomolar (pM). Eurofins DiscoverX herein presents its novel E3scan™ technology that addresses each of these unmet needs. E3scan, based upon well-established KINOMEscan® technology, has been successfully applied to diverse E3 ligases, including CRBN, VHL, MDM2, MDMX, cIAP1, cIAP2, and XIAP, with many other E3 assays in progress. We shall present assay validation data for these targets, including data for ligands with KD values in the low to mid pM range. In conclusion, we present Eurofins DiscoverX's novel E3scan platform that shall enable accelerated screening and SAR analysis in the E3 drug discovery field, with rapid turnaround times for discovery library screens (20 business day TAT) and weekly SAR (5 business day TAT) and the largest assay panel available on a single technology platform. Citation Format: Ksenya Cohen Katsenelson, Luis Gonzalez, Gabriel Pallares, Alastair J. King, Daniel K. Treiber. E3scan™ ligand binding assay platform for targeted protein degradation and PROTAC discovery [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 6408.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,012

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations0
Publié2020
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