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Enregistrement W4362595171 · doi:10.1158/1538-7445.am2023-3620

Abstract 3620: N-myristoylation inhibition reduces angiogenesis and cancer cell migration

2023· article· en· W4362595171 sur OpenAlexaff
Rony Pain, Erwan Beauchamp, Katia Carmine-Simmen, Jay M. Gamma, Rebecca Reif, Abul Kalam Azad, Allan G. Murray, John D. Lewis, Luc G. Berthiaume

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensNAEJA-RGM Pharmaceuticals (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngiogenesisCancer researchLYNProto-oncogene tyrosine-protein kinase SrcChorioallantoic membraneCell biologyMetastasisCancer cellMyristoylationCell migrationBiologyChemistrySignal transductionCancerMedicineCellInternal medicineBiochemistryPhosphorylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Myristoylation is the modification of proteins by the 14-carbon fatty acid myristate. In humans, two N-myristoyltransferases (NMT1 and NMT2) catalyze myristate transfer onto >200 proteins to regulate membrane binding and signal transduction. The pan-NMT inhibitor PCLX-001 has been in phase I clinical trials over a year for the treatment of lymphoma and advanced solid malignancies. Lack of myristoylation promotes the degradation of numerous normally myristoylated proteins like the proto-oncogenic Src family kinases (SFKs). SFKs like Src and Lyn are essential for downstream signaling of Vascular Endothelial Growth Factor (VEGF) and Epidermal Growth Factor (EGF) receptor tyrosine kinases. Thus, SFKs are critical for angiogenesis and cell motility. Angiogenesis is essential for tumor growth and dissemination of cancer cells to distal locations. VEGF-induced angiogenesis requires Src activation, suggesting that PCLX-001 may have antiangiogenic properties. SFKs also promote cell migration/metastasis, the leading cause of cancer-associated mortality. Lyn SFK knockdown was shown to reduce breast cancer migration and neighbouring tissue invasion, suggesting that PCLX-001 may also inhibit cell migration/metastasis. We investigated the antiangiogenic properties of PCLX-001 in vitro using HUVEC umbilical cord cells. PCLX-001 treatment significantly reduced HUVEC sprouting and tube-formation to levels lower than two FDA-approved angiogenesis inhibitors Sorafenib and Sunitinib. PCLX-001 also significantly reduced neo-vascularisation in vivo at lower concentrations than these two drugs using a chicken chorioallantoic membrane model, demonstrating the high potential of myristoylation inhibitors to reduce angiogenesis. We then validated our observations in vivo using a HT-1376 bladder mouse xenograft model. Tumors from mice treated for 28 days at increasing PCLX-001 concentrations showed significant reduction of Src, Lyn, and VEGF receptor protein levels as measured by immunohistochemistry, further validating PCLX-001 effect in vivo. We hypothesize that PCLX-001 acts downstream of VEGF/EGF receptors by inducing degradation of un-myristoylated SFKs. We confirmed this by knocking down NMT1 or treating breast cancer cells with PCLX-001 and found that both significantly reduced SFK protein levels. In a wound-healing assay using PCLX-001, we observed significant dose-dependent cell migration inhibition. PCLX-001 also dose-dependently reduced migration and invasion in transwell migration/invasion assays, indicating that myristoylation is required for optimal migration and potentially cancer cell metastasis. Overall, by lowering SFK levels, PCLX-001 reduces angiogenesis, cell migration/invasion, and thus potentially cancer metastasis. Reducing these classical cancer hallmarks in malignant cells may benefit a wide array of cancer patients and ultimately improve cancer treatment outcomes. Citation Format: Rony Pain, Erwan Beauchamp, Katia Carmine-Simmen, Jay Gamma, Rebecca Reif, Abul Azad, Allan Murray, John Lewis, Luc Berthiaume. N-myristoylation inhibition reduces angiogenesis and cancer cell migration. [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 3620.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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