The antimicrobial drug pyrimethamine inhibits STAT3 transcriptional activity by targeting the enzyme dihydrofolate reductase
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is often characterized by aberrant gene expression patterns caused by the inappropriate activation of transcription factors. Signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3) is a key transcriptional regulator of many protumorigenic processes and is persistently activated in many types of human cancer. However, like many transcription factors, STAT3 has proven difficult to target clinically. To address this unmet clinical need, we previously developed a cell-based assay of STAT3 transcriptional activity and performed an unbiased and high-throughput screen of small molecules known to be biologically active in humans. We identified the antimicrobial drug pyrimethamine as a novel and specific inhibitor of STAT3 transcriptional activity. Here, we show that pyrimethamine does not significantly affect STAT3 phosphorylation, nuclear translocation, or DNA binding at concentrations sufficient to inhibit STAT3 transcriptional activity, suggesting a potentially novel mechanism of inhibition. To identify the direct molecular target of pyrimethamine and further elucidate the mechanism of action, we used a new quantitative proteome profiling approach called proteome integral solubility alteration coupled with a metabolomic analysis. We identified human dihydrofolate reductase as a target of pyrimethamine and demonstrated that the STAT3-inhibitory effects of pyrimethamine are the result of a deficiency in reduced folate downstream of dihydrofolate reductase inhibition, implicating folate metabolism in the regulation of STAT3 transcriptional activity. This study reveals a previously unknown regulatory node of the STAT3 pathway that may be important for the development of novel strategies to treat STAT3-driven cancers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».