Development of SYK NanoBRET Cellular Target Engagement Assays for Gain–of–Function Variants
Notice bibliographique
Résumé
Spleen tyrosine kinase (SYK) is a non-receptor tyrosine kinase that is activated by phosphorylation events downstream of FcR, B-cell and T-cell receptors, integrins, and C-type lectin receptors. When the tandem Src homology 2 (SH2) domains of SYK bind to phosphorylated immunoreceptor tyrosine-based activation motifs (pITAMs) contained within these immunoreceptors, or when SYK is phosphorylated in interdomain regions A and B, SYK is activated. SYK gain-of-function (GoF) variants were previously identified in six patients that had higher levels of phosphorylated SYK and phosphorylated downstream proteins JNK and ERK. Furthermore, the increased SYK activation resulted in the clinical manifestation of immune dysregulation, organ inflammation, and a predisposition for lymphoma. The knowledge that the SYK GoF variants have enhanced activity was leveraged to develop a SYK NanoBRET cellular target engagement assay in intact live cells with constructs for the SYK GoF variants. Herein, we developed a potent SYK-targeted NanoBRET tracer using a SYK donated chemical probe, MRL-SYKi, that enabled a NanoBRET cellular target engagement assay for SYK GoF variants, SYK(S550Y), SYK(S550F), and SYK(P342T). We determined that ATP-competitive SYK inhibitors bind potently to these SYK variants in intact live cells. Additionally, we demonstrated that MRL-SYKi can effectively reduce the catalytic activity of SYK variants, and the phosphorylation levels of SYK(S550Y) in an epithelial cell line (SW480) stably expressing SYK(S550Y).
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».