Combinatorial Anticancer Drug Screen Identifies Off-Target Effects of Epigenetic Chemical Probes
Notice bibliographique
Résumé
Anticancer drug response is determined by genetic and epigenetic mechanisms. To identify the epigenetic regulators of anticancer drug response, we conducted a chemical epigenetic screen using chemical probes that target different epigenetic modulators. In this screen, we tested 31 epigenetic probes in combination with 14 mechanistically diverse anticancer agents and identified 8 epigenetic probes that significantly potentiate the cytotoxicity of TAK-243, a first-in-class ubiquitin-activating enzyme (UBA1) inhibitor evaluated in several solid and hematologic malignancies. These probes are TP-472, GSK864, A-196, UNC1999, SGC-CBP30, and PFI-4 (and its related analogues GSK6853 and GSK5959), and they target BRD9/7, mutant IDH1, SUV420H1/2, EZH2/1, p300/CBP, and BRPF1B, respectively. In contrast to epigenetic probes, negative control compounds did not have a significant impact on TAK-243 cytotoxicity. Potentiation of TAK-243 cytotoxicity was associated with reduced ubiquitylation and induction of apoptosis. Mechanistically, these epigenetic probes exerted their potentiation by inhibiting the efflux transporter ATP-binding cassette subfamily G member 2 (ABCG2) without inducing significant changes in the ubiquitylation pathways or ABCG2 expression levels. As assessed by docking analysis, the identified probes could potentially interact with ABCG2. Based on these data, we have developed a cell-based assay that can quantitatively evaluate ABCG2 inhibition by drug candidates. In conclusion, our study identifies epigenetic probes that profoundly potentiate TAK-243 cytotoxicity through off-target ABCG2 inhibition. We also provide experimental evidence that several negative control compounds cannot exclude a subset of off-target effects of chemical probes. Finally, potentiation of TAK-243 cytotoxicity can serve as a quantitative measure of ABCG2-inhibitory activity.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».