<scp>SMG1</scp> , a nonsense‐mediated <scp>mRNA</scp> decay ( <scp>NMD</scp> ) regulator, as a candidate therapeutic target in multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Early data suggested that CC-115, a clinical molecule, already known to inhibit the mammalian target of rapamycin kinase (TORK) and DNA-dependent protein kinase (DNA-PK) may have additional targets beyond TORK and DNA-PK. Therefore, we aimed to identify such target(s) and investigate a potential therapeutic applicability. Functional profiling of 141 cancer cell lines revealed inhibition of kinase suppressor of morphogenesis in genitalia 1 (SMG1), a key regulator of the RNA degradation mechanism nonsense-mediated mRNA decay (NMD), as an additional target of CC-115. CC-115 treatment showed a dose-dependent increase of SMG1-mediated NMD transcripts. A subset of cell lines, including multiple myeloma (MM) cell lines sensitive to the endoplasmic reticulum stress-inducing compound thapsigargin, were highly susceptible to SMG1 inhibition. CC-115 caused the induction of UPR transcripts and cell death by mitochondrial apoptosis, requiring the presence of BAX/BAK and caspase activity. Superior antitumor activity of CC-115 over TORK inhibitors in primary human MM cells and three xenograft mouse models appeared to be via inhibition of SMG1. Our data support further development of SMG1 inhibitors as possible therapeutics in MM.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».