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Enregistrement W4396587274 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs23-po5-27-05

Abstract PO5-27-05: Computational design and validation of a novel peptide-drug conjugate for treatment of triple negative breast cancer

2024· article· en· W4396587274 sur OpenAlexaff
Francine Liu, Andrew Zhai, Özge Yoluk, Aron Broom, Tracy A. Stone, Glenn L. Butterfoss, Serban Popa, Tianyu Li, Lucas Siow, Christopher Ing, DAVID O. WHITE

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueClick Chemistry and Applications
Établissements canadiensProteinQure (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriple-negative breast cancerConjugateMedicineBreast cancerDrugCancerOncologyPeptideInternal medicinePharmacologyChemistryMathematicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,299 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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