E1 Enzymes as Therapeutic Targets in Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Post-translational modifications of cellular substrates with ubiquitin and ubiquitin-like proteins (UBLs), including ubiquitin, SUMOs, and neural precursor cell-expressed developmentally downregulated protein 8, play a central role in regulating many aspects of cell biology. The UBL conjugation cascade is initiated by a family of ATP-dependent enzymes termed E1 activating enzymes and executed by the downstream E2-conjugating enzymes and E3 ligases. Despite their druggability and their key position at the apex of the cascade, pharmacologic modulation of E1s with potent and selective drugs has remained elusive until 2009. Among the eight E1 enzymes identified so far, those initiating ubiquitylation (UBA1), SUMOylation (SAE), and neddylation (NAE) are the most characterized and are implicated in various aspects of cancer biology. To date, over 40 inhibitors have been reported to target UBA1, SAE, and NAE, including the NAE inhibitor pevonedistat, evaluated in more than 30 clinical trials. In this Review, we discuss E1 enzymes, the rationale for their therapeutic targeting in cancer, and their different inhibitors, with emphasis on the pharmacologic properties of adenosine sulfamates and their unique mechanism of action, termed substrate-assisted inhibition. Moreover, we highlight other less-characterized E1s-UBA6, UBA7, UBA4, UBA5, and autophagy-related protein 7-and the opportunities for targeting these enzymes in cancer. SIGNIFICANCE STATEMENT: The clinical successes of proteasome inhibitors in cancer therapy and the emerging resistance to these agents have prompted the exploration of other signaling nodes in the ubiquitin-proteasome system including E1 enzymes. Therefore, it is crucial to understand the biology of different E1 enzymes, their roles in cancer, and how to translate this knowledge into novel therapeutic strategies with potential implications in cancer treatment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».