Targeting the MYC interaction network in B-cell lymphoma via histone deacetylase 6 inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Overexpression of MYC is a genuine cancer driver in lymphomas and related to poor prognosis. However, therapeutic targeting of the transcription factor MYC remains challenging. Here, we show that inhibition of the histone deacetylase 6 (HDAC6) using the HDAC6 inhibitor Marbostat-100 (M-100) reduces oncogenic MYC levels and prevents lymphomagenesis in a mouse model of MYC-induced aggressive B-cell lymphoma. M-100 specifically alters protein-protein interactions by switching the acetylation state of HDAC6 substrates, such as tubulin. Tubulin facilitates nuclear import of MYC, and MYC-dependent B-cell lymphoma cells rely on continuous import of MYC due to its high turn-over. Acetylation of tubulin impairs this mechanism and enables proteasomal degradation of MYC. M-100 targets almost exclusively B-cell lymphoma cells with high levels of MYC whereas non-tumor cells are not affected. M-100 induces massive apoptosis in human and murine MYC-overexpressing B-cell lymphoma cells. We identified the heat-shock protein DNAJA3 as an interactor of tubulin in an acetylation-dependent manner and overexpression of DNAJA3 resulted in a pronounced degradation of MYC. We propose a mechanism by which DNAJA3 associates with hyperacetylated tubulin in the cytoplasm to control MYC turnover. Taken together, our data demonstrate a beneficial role of HDAC6 inhibition in MYC-dependent B-cell lymphoma.
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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 | 0,000 |
| 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 ».