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Enregistrement W4393090197 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-2085

Abstract 2085: Targeting the translation initiation complex component eIF4G1 in melanoma

2024· article· en· W4393090197 sur OpenAlexaff
Yongmei Feng, Mariia Radaeva, Hyungsoo Kim, Anagha Deshpande, Ani Deshpande, Predrag Jovanović, Rabi Murad, Ivan Topisirović, Steven H. Olson, Artem Cherkasov, Ze’ev A. Ronai

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquemelanin and skin pigmentation
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranslation (biology)Component (thermodynamics)Eukaryotic translationMelanomaMedicineComputational biologyBiologyComputer scienceCancer researchGeneticsMessenger RNAPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The translation initiation factor 4F (eIF4F) complex assembly is a rate-limiting step in mRNA translation. eIF4F subunits including eIF4A, eIF4E, and eIF4G, are often upregulated in cancer and neurodegeneration diseases. Elevated eIF4F level/activity has been correlated with poor prognosis and drug resistance. Leveraging our findings with the small molecule SBI-756, which interacts with eIF4G1 and impairs eIF4F complex assembly, we set to map domains that are required for SBI-756 activity. A CRISPR screen using sgRNAs that target different sequences on eIF4G1 led to the identification of the MA3 domain, as a putative binding site for SBI-756. Deletion/mutation of the eIF4G1 MA3 domain attenuated melanoma cells and spheroids growth. Polysome profiling assays confirmed attenuated translation activity, which resembled those seen with SBI-756. In silico virtual screen identified 64 small molecules (out of >10 million) that interact with the MA3 domain. Of these, we have selected four that effectively attenuated melanoma growth in culture. Analogs developed for these four compounds were more potent in impairing the assembly of the eIF4F complex, inhibition of protein translation and the 2D and 3D growth of melanoma cells. RNA-sequencing analysis highlighted altered expression of genes implicated in apoptosis, UPR, cell cycle, and ROS pathways, leading us to test possible combination with pathways that may complement the above. Among those, autophagy inhibitors synergized with our lead compound, M19-6, resulting in efficient melanoma cell death, using notably lower concentrations of these inhibitors. Our findings identify the eIF4G1 MA3 domain as an important player in eIF4F assembly and a potential target for cancer therapy. Citation Format: Yongmei Feng, Mariia Radaeva, Hyungsoo Kim, Anagha Deshpande, Ani Deshpande, Predrag Jovanovic, Rabi Murad, Ivan Topisirovic, Steven Olson, Artem Cherkasov, Ze'ev Ronai. Targeting the translation initiation complex component eIF4G1 in melanoma [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 2085.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
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