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Enregistrement W4379983719 · doi:10.1158/1538-7445.am2023-1662

Abstract 1662: Understanding the sensitivity of cancer cells to myristoylation inhibitors for oncology applications

2023· article· en· W4379983719 sur OpenAlexaff
Erwan Beauchamp, Chistopher Cromwell, Eman W. Moussa, Aishwarya Iyer, Megan C. Yap, Rony Pain, Jay M. Gamma, Olivier Julien, Basil P. Hubbard, Luc G. Berthiaume

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerCancer researchCancer cellBiologyLymphomaKinaseCell cultureOvarian cancerInternal medicineOncologyMedicineCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract PCLX-001 is a first-in-kind drug that targets a protein modification essential for membrane anchorage and signalling, and has been under human clinical trial evaluation for the treatment of lymphoma and solid malignancies for over a year. In human, over 600 proteoforms are modified with the fatty acid myristate by two N-myristoyltransferases: NMT1 and NMT2. These include many proto-oncogenic proteins (e.g. Src-family kinases and c-Abl) and metabolic regulators (e.g. AMPK β subunit). Thus, we validated the potential of NMTs as oncology targets on 300 cancer cell lines and uncovered its potential in hematological cancers. The multiple substrates of NMTs complicated the elucidation of a clear mechanism of action of the pan-NMT inhibitor PCLX-001. To circumvent this, we evaluated the individual roles of NMT1 and NMT2 in tumours as well as their relative contributions, including those of their substrates, to PCLX-001 sensitivity. Analysis of TCGA and CCLE databases revealed that NMT2 expression levels vary drastically (7 log2(TPM+1)) while those of NMT1 vary slightly (3 log2(TPM+1)). Hematological cancers comprised the vast majority of the lowest NMT2 expressing cells but lower NMT2 levels were also observed in solid tumour cell lines (e.g. breast & ovary). NMT2 levels were also lower in cancer versus normal corresponding tissues. We confirmed that NMT2 expression is epigenetically repressed at a CpG island found in the 5´end of the NMT2 gene thereby explaining the reduction in NMT2 expression. Since most hematological cancer cells are NMT2-deficient, we think that by targeting the remaining NMT1, PCLX-001 selectively kills these cells in a manner reminiscent of synthetic lethality, thereby sparing normal human cells with two NMTs. Therefore, identifying substrates specific to NMT1 in NMT2-deficient cancer cells became of the utmost importance to understand which NMT1 protein substrates were critical for survival. Using differential proteomics in the CRISPR/Cas9 NMT1 KO HAP1 near-haploid cell line derived from the chronic myelogenous leukemia versus WT HAP1 cells, we surprisingly found that few signaling proteins were downregulated, rather, 36 mitochondrial protein levels were decreased and 18 of these belonged to respiratory complex I. Myristoylated mitochondrial protein NDUFAF4, a major complex I assembly factor, was the most downregulated and PCLX-001 reduced its levels leading to decreased complex I activity. This seemingly ordinary observation could have transformational implications for cancer treatment since oxidative phosphorylation is essential for both cancer stem cell survival and metastasis. In addition, gene set enrichment analyses performed on RNASeq data obtained from 1200 cell lines treated with myristoylation inhibitors allowed us to derive an NMT inhibition sensitivity gene set that could be used to identify patients which would most benefit from NMT inhibition therapy. Citation Format: Erwan Beauchamp, Chistopher Cromwell, Eman Moussa, Aishwarya Iyer, Megan Yap, Rony Pain, Jay Gamma, Olivier Julien, Basil Hubbard, Luc Berthiaume. Understanding the sensitivity of cancer cells to myristoylation inhibitors for oncology applications [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 1662.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,328 · 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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