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Enregistrement W4389227464 · doi:10.1158/1535-7163.targ-23-lb_c11

Abstract LB_C11: Small-molecule bifunctional inhibitors of PARP1/2 and HDAC enzymes

2023· article· en· W4389227464 sur OpenAlexaff
Sarah Truong, Louise Ramos, Beibei Zhai, Jay Joshi, Fariba Ghaidi, Mona Marzban, Hans Adomat, Charles Chen, John Langlands, Dennis Brown, Jeffrey Bacha, Colin C. Collins, Poul Sorensen, Shen Wang, Mads Daugaard

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOlaparibPARP1PARP inhibitorHistone deacetylasePharmacologyCancer researchVorinostatDNA repairPoly ADP ribose polymeraseSynthetic lethalityBiologyPolymeraseHistoneEnzymeBiochemistryDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Poly(ADP-ribose) polymerase (PARP) plays a major role in DNA repair and PARP inhibitors (PARPi) have shown promise for the treatment of cancers with DNA damage repair defects, such as BRCA mutations. PARPi are currently approved for treatment of BRCA-mutated cancers and as a maintenance therapy for patients who have responded to platinum-based chemotherapy. To improve efficacy, overcome resistance, and expand the usage of PARPi to non-BRCA mutated disease, combination therapies with PARPi have emerged as an area of interest. Histone deacetylases (HDACs) play a major role in DNA repair and inhibition of HDACs has been shown to reduce tumor growth. PARPi combined with HDACi has shown enhanced efficacy in pre-clinical studies in various cancers, and a clinical trial of olaparib and vorinostat against metastatic breast cancer is ongoing. However, combination therapies can be limited clinically due to overlapping toxicities and differing pharmacokinetics. Here, we report the efficacy of a novel class of bifunctional small-molecule compounds (kt-3000) with both PARP1 and PARP2 inhibitory and HDAC inhibitory activities. Methods: PARP1 and PARP2 activity was measured using Trevigen Universal Colorimetric PARP Assay kit and BPS Bioscience PARP2 Colorimetric Assay kit respectively. HDAC activity was measured using HeLa nuclear extracts and a fluorogenic peptide-based biochemical assay. In vitro metabolism was determined by HPLC after incubation with human liver microsomes for up to 45 mins. Pharmacokinetic profiling was examined in mice up to 6 h after oral/intraperitoneal (IP) dosing. Results: kt-3000 compounds showed potent inhibition of PARP1 and PARP2 activity with IC50 values comparable to olaparib (low nM) and inhibition of HDACs with IC50 values in the low µM range. Metabolic and pharmacokinetic profiling suggest drug-like qualities in the class. Conclusion: kt-3000 molecules demonstrate potent inhibition of PARP1/2 and HDAC activities, with suitable pharmacokinetic properties for oral delivery. Further refinement and development of these bifunctional single-molecule inhibitors may offer a novel therapeutic opportunity for treatment of cancers with and without DNA damage repair defects. Citation Format: Sarah Truong, Louise Ramos, Beibei Zhai, Jay Joshi, Fariba Ghaidi, Mona Marzban, Hans Adomat, Charles Chen, John Langlands, Dennis Brown, Jeffrey Bacha, Colin Collins, Poul Sorensen, Wang Shen, Mads Daugaard. Small-molecule bifunctional inhibitors of PARP1/2 and HDAC enzymes [abstract]. In: Proceedings of the AACR-NCI-EORTC Virtual International Conference on Molecular Targets and Cancer Therapeutics; 2023 Oct 11-15; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2023;22(12 Suppl):Abstract nr LB_C11.

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)0,000
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations0
Publié2023
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