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Enregistrement W4385555722 · doi:10.1038/s41587-023-01840-6

Design of a mucin-selective protease for targeted degradation of cancer-associated mucins

2023· article· en· W4385555722 sur OpenAlexafffund
Kayvon Pedram, D. Judy Shon, Gabrielle S. Tender, Natália Rodrigues Mantuano, Jason J. Northey, Kevin J. Metcalf, Simon Wisnovsky, Nicholas M. Riley, Giovanni C. Forcina, Stacy A. Malaker, Angel Kuo, Benson M. George, Caitlyn L. Miller, Kerriann M. Casey, José G. Vilches-Moure, Michael J. Ferracane, Valerie M. Weaver, Heinz Läubli, Carolyn R. Bertozzi

Notice bibliographique

RevueNature Biotechnology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesChemistry, Engineering and Medicine for Human Health, Stanford UniversityNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNational Science FoundationU.S. Department of Health and Human ServicesHoward Hughes Medical InstituteSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungCanadian Institutes of Health ResearchSandler Foundation
Mots-clésMucinProteaseDegradation (telecommunications)CancerChemistryCancer researchBiologyBiochemistryEnzymeGeneticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Targeted protein degradation is an emerging strategy for the elimination of classically undruggable proteins. Here, to expand the landscape of targetable substrates, we designed degraders that achieve substrate selectivity via recognition of a discrete peptide and glycan motif and achieve cell-type selectivity via antigen-driven cell-surface binding. We applied this approach to mucins, O-glycosylated proteins that drive cancer progression through biophysical and immunological mechanisms. Engineering of a bacterial mucin-selective protease yielded a variant for fusion to a cancer antigen-binding nanobody. The resulting conjugate selectively degraded mucins on cancer cells, promoted cell death in culture models of mucin-driven growth and survival, and reduced tumor growth in mouse models of breast cancer progression. This work establishes a blueprint for the development of biologics that degrade specific protein glycoforms on target cells.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, 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

Citations87
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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