Selective CDK9 Inhibition by Natural Compound Toyocamycin in Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant transcription in cancer cells involves the silencing of tumor suppressor genes (TSGs) and activation of oncogenes. Transcriptomic changes are associated with epigenomic alterations such as DNA-hypermethylation, histone deacetylation, and chromatin condensation in promoter regions of silenced TSGs. To discover novel drugs that trigger TSG reactivation in cancer cells, we used a GFP-reporter system whose expression is silenced by promoter DNA hypermethylation and histone deacetylation. After screening a natural product drug library, we identified that toyocamycin, an adenosine-analog, induces potent GFP reactivation and loss of clonogenicity in human colon cancer cells. Connectivity-mapping analysis revealed that toyocamycin produces a pharmacological signature mimicking cyclin-dependent kinase (CDK) inhibitors. RNA-sequencing revealed that the toyocamycin transcriptomic signature resembles that of a specific CDK9 inhibitor (HH1). Specific inhibition of RNA Pol II phosphorylation level and kinase assays confirmed that toyocamycin specifically inhibits CDK9 (IC50 = 79 nM) with a greater efficacy than other CDKs (IC50 values between 0.67 and 15 µM). Molecular docking showed that toyocamycin efficiently binds the CDK9 catalytic site in a conformation that differs from other CDKs, explained by the binding contribution of specific amino acids within the catalytic pocket and protein backbone. Altogether, we demonstrated that toyocamycin exhibits specific CDK9 inhibition in cancer cells, highlighting its potential for cancer chemotherapy.
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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 | 0,000 | 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 ».