Mechanistic evidence from classical molecular dynamics and metadynamics revealed the mechanism of resistance to 4-hydroxy tamoxifen in estrogen receptor alpha Y537S mutant
Notice bibliographique
Résumé
Small molecule antagonists that bind to the ligand-binding domain (LBD) of estrogen receptor alpha (ERα) are effective in treating ERα-positive breast cancer patients. However, acquired treatment resistance is observed in the presence of somatic mutations in LBD of ERα. Y537S is the most aggressive mutation, causing constitutive activity of ERα in the absence of ligand and reducing the affinity and sensitivity of certain antagonists such as 4-hydroxy tamoxifen (4-OHT). To better understand the mechanism of resistance to 4-OHT, we performed a comparative study of wild-type and Y537S mutant ERα in complex with 4-OHT using classical molecular dynamics and metadynamics. The results of this study indicated that Helix 12 (H12) disruption is a typical allosteric effect of 4-OHT, allowing the receptor to maintain an antagonistic conformation. The Y537S mutation induces the loss of this effect by stabilising H12 through the newly formed H-bond between E380 and S537, thereby strengthening H12 to adopt an agonistic conformation even when 4-OHT is bound. The obtained results and the approaches applied in this study could be used as proof of principle for discovering more potent ERα inhibitors to overcome the endocrine resistance.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».