Identification of an H-Ras nanocluster disrupting peptide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Ras-MAPK pathway is critical to regulate cell proliferation and differentiation. Its dysregulation is implicated in the onset and progression of numerous types of cancers. To be active, Ras proteins are membrane anchored and organized into nanoclusters, which realize high-fidelity signal transmission across the plasma membrane. Nanoclusters therefore represent potential drug targets. However, targetable protein components of signalling nanoclusters are poorly established. We previously proposed that the nanocluster scaffold galectin-1 (Gal1) enhances H-Ras nanoclustering by stabilizing stacked dimers of H-Ras and Raf via a direct interaction of dimeric Gal1 with the Ras binding domain (RBD) in particular of B-Raf. Here, we provide further supportive evidence for this model. We establish that the B-Raf preference emerges from divergent regions of the Raf RBDs that were proposed to interact with Gal1. We then identify the L5UR peptide, which disrupts this interaction by binding with low micromolar affinity to the B-Raf-RBD. Its 23-mer core fragment is thus sufficient to interfere with Gal1-enhanced H-Ras nanocluster, reduce MAPK-output and cell viability in HRAS -mutant cancer cell lines. Our data therefore suggest that the interface between Gal1 and the RBD of B-Raf can be targeted to disrupt Gal1-enhanced H-Ras nanoclustering. Collectively, our results support that Raf-proteins are integral components of active Ras nanoclusters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».