Abstract 6361: Identification of mitochondrial RNA polymerase inhibitors via deep convolutional neural networks: A therapeutic strategy for cancer metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dysregulated metabolism is a hallmark of cancer and a substantial subset of many cancers rely on oxidative phosphorylation (OXPHOS) for growth and viability, including AML, breast cancer, lung cancer, glioblastoma, ovarian and pancreatic cancer. The electron transport chain (ETC) in mitochondria contains both nuclear DNA- and mitochondrial DNA-encoded subunits. Mitochondrial DNA-encoded subunits are essential for ETC function and are transcribed by the mitochondrial RNA polymerase POLRMT. We have previously validated POLRMT as an anticancer target in acute myeloid leukemia models. The challenge of inhibiting POLRMT with small molecules will arise from both a) selectivity to off targets and b) transport of the drug to the mitochondria. There exist several small nucleoside / nucleotide analogues that are known to inhibit RNA polymerase. However, this target space is rife with the opportunity for off-target activities and toxicity. Therefore, we targeted a novel pocket with the aim of finding novel chemical matter. Using AtomNet, an artificial intelligence platform that utilizes deep convolutional neural networks to predict small molecule recognition, a virtual library of 8 million compounds was screened against POLRMT. The top 72 hit compounds were tested in OCI-AML2 human acute myeloid leukemia cells for a potential decrease of mitochondrial RNA levels (MT-ND1) using reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR). OCI-AML2 cells were treated with compounds at 0.1, 1 or 10 micromolar for 72 hours, 3 days or 6 days or with the positive control POLRMT ribonucleoside analogue inhibitor, 4'-azidocytidine. Gene expression was normalized to 18S. Twelve compounds demonstrated a time-dependent decrease in mitochondrial gene expression. In summary, these data indicate that functional inhibitors of human POLRMT can be identified rapidly via deep convolutional neural networks and machine learning techniques. Financial relationships: RL received an Artificial Intelligence Molecular Screening Award from Atomwise, and funding from the Centre for Collaborative Drug Research, Toronto, Canada. JW is an employee of Atomwise. Citation Format: Noor-Ul-Ain Khalid, Jeffrey M. Warrington, Rebecca Rachelle Laposa. Identification of mitochondrial RNA polymerase inhibitors via deep convolutional neural networks: A therapeutic strategy for cancer metabolism [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 6361.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».