Selective Targeting of Ras Mutant Cancers via a New Small Molecule
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Mutations in the Ras family of oncogenes are implicated in 33% of human cancers, making Ras an intensely pursued target in drug discovery. As an alternative to direct pharmacological inhibition of Ras, we looked for sensitivities in RAS mutant cells. Using a small molecule screen in cell lines with mutations in Ras and its effector Raf, we discovered 249C as a Ras-mutant selective cytotoxic agent against a spectrum of RAS-mutant cancers. By combining CRISPR chemical-genetic screening, comparative profiling and chemoproteomics, we identified that 249C binds to a unique subunit on vacuolar (V)-ATPase with nanomolar affinity, inhibiting its biochemical activity and, unexpectedly, altering V-ATPase translocation in Ras-induced macropinocytosis. Via binding to V-ATPase, 249C prevents lysosomal acidification and inhibits autophagy and macropinocytosis pathways that several Ras-driven cancers rely on for survival. In characterizing 249C’s mechanism, we show that potency varies with the identity of the RAS driver mutation highlighting a mutant-specific dependence on autophagy and macropinocytosis. Indeed, 249C potently inhibits tumor growth without adverse side effects in a mouse xenograft model of KRAS -driven non-small cell lung cancer. These data establish proof-of-concept for targeting V-ATPase as a way to indirectly target specific Ras mutants, and provide a fundamental link between V-ATPase localization and specific Ras mutant tumor-related activity.
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 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».