Targeting PERK and GRP78 in colorectal cancer: Genetic insights and novel therapeutic approaches
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer (CRC) ranks among the leading causes of cancer-related deaths worldwide. Enhancing CRC diagnosis and prognosis requires the development of improved biomarkers and therapeutic targets. Emerging evidence suggests that the unfolded protein response (UPR) plays a pivotal role in CRC progression, presenting new opportunities for diagnosis, treatment, and prevention. This study hypothesizes that genetic variants in endoplasmic reticulum (ER) stress response genes influence CRC susceptibility. We examined the frequencies of SNPs in PERK (rs13045) and GRP78/BiP (rs430397) within a South Iranian cohort. We mapped the cellular and molecular features of PERK and GRP78 genes in colorectal cancer, observing their differential expressions in tumor and metastatic tissues. We constructed co-expression and protein-protein interaction networks and performed gene set enrichment analysis, highlighting autophagy as a significant pathway through KEGG. Furthermore, the study included 64 CRC patients and 60 control subjects. DNA extraction and genotyping were conducted using high-resolution melting (HRM) analysis. Significant differences in PERK and GRP78 expressions were observed between CRC tissues and controls. Variations in PERK and GRP78 genotypes were significantly correlated with CRC risk. Utilizing a Multi-Target Directed Ligands approach, a dual PERK/GRP78 inhibitor was designed and subjected to molecular modeling studies. Docking experiments indicated high-affinity binding between the proposed inhibitor and both genes, PERK and GRP78, suggesting a novel therapy for CRC. These findings highlight the importance of understanding genetic backgrounds in different populations to assess CRC risk. Polymorphisms in UPR signaling pathway elements may serve as potential markers for predicting CRC susceptibility, paving the way for personalized therapeutic strategies.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».