Characterization of <scp>TR</scp> ‐107, a novel chemical activator of the human mitochondrial protease <scp>ClpP</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We recently described the identification of a new class of small‐molecule activators of the mitochondrial protease ClpP. These compounds synthesized by Madera Therapeutics showed increased potency of cancer growth inhibition over the related compound ONC201. In this study, we describe chemical optimization and characterization of the next generation of highly potent and selective small‐molecule ClpP activators (TR compounds) and demonstrate their efficacy against breast cancer models in vitro and in vivo. We selected one compound (TR‐107) with excellent potency, specificity, and drug‐like properties for further evaluation. TR‐107 showed ClpP‐dependent growth inhibition in the low nanomolar range that was equipotent to paclitaxel in triple‐negative breast cancer (TNBC) cell models. TR‐107 also reduced specific mitochondrial proteins, including OXPHOS and TCA cycle components, in a time‐, dose‐, and ClpP‐dependent manner. Seahorse XF analysis and glucose deprivation experiments confirmed the inactivation of OXPHOS and increased dependence on glycolysis following TR‐107 exposure. The pharmacokinetic properties of TR‐107 were compared with other known ClpP activators including ONC201 and ONC212. TR‐107 displayed excellent exposure and serum t 1/2 after oral administration. Using human TNBC MDA‐MB‐231 xenografts, the antitumor response to TR‐107 was investigated. Oral administration of TR‐107 resulted in a reduction in tumor volume and extension of survival in the treated compared with vehicle control mice. ClpP activation in vivo was validated by immunoblotting for TFAM and other mitochondrial proteins. In summary, we describe the identification of highly potent new ClpP agonists with improved efficacy against TNBC, through targeted inactivation of OXPHOS and disruption of mitochondrial metabolism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».