Targeting the Otub1/c-Maf axis for the treatment of multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
The oncogenic transcription factor c-Maf has been proposed as an ideal therapeutic target for multiple myeloma (MM), but how to achieve it is still elusive. In the present study, we found the Otub1/c-Maf axis could be a potential target. Otub1, an OTU family deubiquitinase, was found to interact with c-Maf by mass spectrometry. Otub1 abrogates c-Maf K48-linked polyubiquitination, thus preventing its degradation and enhancing its transcriptional activity. Specifically, this deubiquitinating activity depends on its Lys71 and the N terminus but is independent of UBE2O, a known E2 of c-Maf. Otub1 promotes MM cell survival and MM tumor growth. In contrast, silence of Otub1 leads to c-Maf degradation and c-Maf-expressing MM cell apoptosis. Therefore, the Otub1/c-Maf axis could be a therapeutic target of MM. In order to explore this concept, we performed a c-Maf recognition element-driven luciferase-based screen against US Food and Drug Administration-approved drugs and natural products, from which the generic cardiac glycoside lanatoside C (LanC) is found to prevent c-Maf deubiquitination and induces its degradation by disrupting the interaction of Otub1 and c-Maf. Consequently, LanC inhibits c-Maf transcriptional activity, induces c-Maf-expressing MM cell apoptosis, and suppresses MM growth and prolongs overall survival of model mice, but without apparent toxicity. Therefore, the present study identifies Otub1 as a novel deubiquitinase of c-Maf and establishes that the Otub1/c-Maf axis is a potential therapeutic target for MM.
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 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 ».