Discovery of Nanomolar-Affinity Pharmacological Chaperones Stabilizing the Oncogenic p53 Mutant Y220C
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The tumor suppressor protein p53 is inactivated in the majority of human cancers and remains a prime target for developing new drugs to reactivate its tumor suppressing activity for anticancer therapies. The oncogenic p53 mutant Y220C accounts for approximately 125,000 new cancer cases per annum and is one of the most prevalent p53 mutants overall. It harbors a narrow, mutationally induced pocket at the surface of the DNA-binding domain that destabilizes p53, leading to its rapid denaturation and aggregation. Here, we present the structure-guided development of high-affinity small molecules stabilizing p53-Y220C in vitro, along with the synthetic routes developed in the process, in vitro structure–activity relationship data, and confirmation of their binding mode by protein X-ray crystallography. We disclose two new chemical probes displaying sub-micromolar binding affinity in vitro, marking an important milestone since the discovery of the first small-molecule ligand of Y220C in 2008. New chemical probe JC744 displayed a K d = 320 nM, along with potent in vitro protein stabilization. This study, therefore, represents a significant advance toward high-affinity Y220C ligands for clinical evaluation.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».