A phenolic small molecule inhibitor of RNase L prevents cell death from ADAR1 deficiency
Notice bibliographique
Résumé
is one cause of Aicardi-Goutières syndrome (AGS), an interferonopathy in children. ADAR1 deficiency in human cells can lead to RNase L activation and subsequent cell death. To evaluate RNase L as a possible therapeutic target for AGS, we sought to identify small-molecule inhibitors of RNase L. A 500-compound library of protein kinase inhibitors was screened for modulators of RNase L activity in vitro. We identified ellagic acid (EA) as a hit with 10-fold higher selectivity against RNase L compared with its nearest paralog, IRE1. SAR analysis identified valoneic acid dilactone (VAL) as a superior inhibitor of RNase L, with 100-fold selectivity over IRE1. Mechanism-of-action analysis indicated that EA and VAL do not bind to the pseudokinase domain of RNase L despite acting as ATP competitive inhibitors of the protein kinase CK2. VAL is nontoxic and functional in cells, although with a 1,000-fold decrease in potency, as measured by RNA cleavage activity in response to treatment with dsRNA activator or by rescue of cell lethality resulting from self dsRNA induced by ADAR1 deficiency. These studies lay the foundation for understanding novel modes of regulating RNase L function using small-molecule inhibitors and avenues of therapeutic potential.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».