Structural determinants of pure antiestrogenicity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Inhibitory activities of antiestrogens on estrogen receptor alpha (ERα) range from mixed antagonism/agonism (selective ER modulators; SERMs) to complete antiestrogenicity associated with accelerated ERα turnover (selective ER degraders; SERDs). Here, we show using a panel of SERMs, SERDs and a PROTAC that efficient induction of ERα SUMOylation better accounts for complete transcriptional repression than increased suppression of coactivator recruitment or accelerated ERα degradation. Antiestrogen-induced ERα SUMOylation depends on the hydrophobicity of N-terminal residues of ligand binding domain (LBD) helix 12 (H12). L536 mutations, including those occurring in endocrine therapy-resistant breast cancer, abolished SUMOylation with all antiestrogens. Structures of the L536S human ERα LBD bound to fulvestrant analogs and molecular dynamics simulations predict dynamic side chain interactions with wild-type ERα H12 in the coactivator-binding groove and model the impact of L536 mutations. Together, our results show that induced SUMOylation contributes to the complete suppression of ERα activity and provide insights into its structural determinants.
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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) | 0,001 | 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 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 ».