Design and Characterization of a Novel eEF2K Degrader with Potent Therapeutic Efficacy Against Triple‐Negative Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Dysregulated eEF2K expression is implicated in the pathogenesis of many human cancers, including triple-negative breast cancer (TNBC), making it a plausible therapeutic target. However, specific eEF2K inhibitors with potent anti-cancer activity have not been available so far. Targeted protein degradation has emerged as a new strategy for drug discovery. In this study, a novel small molecule chemical is designed and synthesized, named as compound C1, which shows potent activity in degrading eEF2K. C1 selectively binds to F8, L10, R144, C146, E229, and Y236 of the eEF2K protein and promotes its proteasomal degradation by increasing the interaction between eEF2K and the ubiquitin E3 ligase βTRCP in the form of molecular glue. C1 significantly inhibits the proliferation and metastasis of TNBC cells both in vitro and in vivo and in TNBC patient-derived organoids, and these antitumor effects are attributed to the degradation of eEF2K by C1. Additionally, combination treatment of C1 with paclitaxel, a commonly used chemotherapeutic drug, exhibits synergistic anti-tumor effects against TNBC. This study not only generates a powerful research tool to investigate the therapeutic potential of targeting eEF2K, but also provides a promising lead compound for developing novel drugs for the treatment of TNBC and other cancers.
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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 ».