Abstract PO5-27-05: Computational design and validation of a novel peptide-drug conjugate for treatment of triple negative breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sortilin (SORT1) is a member of the vacuolar protein sorting 10 protein (Vps10p) family that functions as a receptor regulating peptide and protein trafficking between the plasma membrane, lysosomes, and trans-golgi network. As a cell surface receptor, SORT1 is able to mediate efficient endocytosis of extracellular ligands to the lysosomal compartment. Numerous reports have identified enriched SORT1 expression in a variety of tumor types, including triple-negative breast cancer (TNBC), a subtype of breast cancer associated with aggressive clinical behavior and poor disease outcomes. We sought to exploit SORT1-dependent internalization of peptides as a platform for rapid and specific chemotherapy delivery into TNBC cells. Using ProteinStudio (our proprietary computation-enabled design capabilities), we generated high-affinity SORT1 targeting peptides that exhibit efficient receptor dependent internalization and lysosomal localization. Alternative computational approaches such as AlphaFold2 failed to recapitulate the peptide design. Peptide drug conjugates (PDCs) were generated via a linkage strategy that combines our designed peptides to the antimitotic agent monomethyl auristatin E (MMAE). Our PDC molecules exhibit potent tumor regression in a MDA-MB-231 TNBC cell derived xenograft model, thereby highlighting the potential of SORT1-engaging PDCs as an efficacious targeted chemotherapeutic delivery strategy. Citation Format: Francine Liu, Andrew Zhai, Ozge Yoluk, Aron Broom, Tracy Stone, Glenn Butterfoss, Serban Popa, Tianyu Li, Lucas Siow, Christopher Ing, David White. Computational design and validation of a novel peptide-drug conjugate for treatment of triple negative breast cancer [abstract]. In: Proceedings of the 2023 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2023 Dec 5-9; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(9 Suppl):Abstract nr PO5-27-05.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».