Impaired migration and metastatic spread of human melanoma by a novel small molecule targeting the transmembrane domain of death receptor p75 <sup>NTR</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Receptor transmembrane domains (TMDs) are crucially involved in relaying ligand information from extracellular to intracellular spaces and represent attractive targets for small molecule manipulation of receptor function. Screening a library of over 8,000 drug-like compounds with an assay based on the TMD of death receptor p75 NTR , we identified a novel small molecule capable of inhibiting p75 NTR -mediated migration of human melanoma cells. Employing medicinal chemistry, a more potent derivative termed Np75-4A22 was identified that blocks nerve growth factor (NGF)-mediated melanoma invasion at submicromolar concentrations. Mechanistically, Np75-4A22 was found, at least in part, to function by antagonizing NGF-mediated recruitment of the actin-bundling protein fascin to p75 NTR and its association with the actin cytoskeleton. Importantly, preclinical assessment of Np75-4A22 showed high oral bioavailability, low toxicity, and significant inhibition of melanoma lung metastases in a highly metastatic mouse model. These results support further development of this approach as an alternative or complementary strategy for patients that do not respond to conventional chemotherapy or immune checkpoint inhibitors.
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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 ».