Discovery of a First-in-Class Degrader for the Lipid Kinase PIKfyve
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The phosphoinositide kinase PIKfyve has emerged as a new potential therapeutic target in various cancers. However, limited clinical progress has been achieved with PIKfyve inhibitors. Here, we report the discovery of a first-in-class PIKfyve degrader 12d (PIK5-12d) by employing the proteolysis-targeting chimera approach. PIK5-12d potently degraded PIKfyve protein with a DC 50 value of 1.48 nM and a D max value of 97.7% in prostate cancer VCaP cells. Mechanistic studies revealed that it selectively induced PIKfyve degradation in a VHL- and proteasome-dependent manner. PIKfyve degradation by PIK5-12d caused massive cytoplasmic vacuolization and blocked autophagic flux in multiple prostate cancer cell lines. Importantly, PIK5-12d was more effective in suppressing the growth of prostate cancer cells than the parent inhibitor and exerted prolonged inhibition of downstream signaling. Further, intraperitoneal administration of PIK5-12d exhibited potent PIKfyve degradation and suppressed tumor proliferation in vivo. Overall, PIK5-12d is a valuable chemical tool for exploring PIKfyve-based targeted therapy.
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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) | 0,002 | 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 ».