Analogs of Cyclic Peptide Mortiamide‐D From Marine Fungi Have Improved Membrane Permeability and Kill Drug‐Resistant Melanoma Cells
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Targeted melanoma therapies, including treatment with the small molecule drug dabrafenib, can become ineffective due to acquired drug resistance. Dabrafenib targets BRAF‐V600E, a mutation that is present in more than half of melanoma cancers. Therefore, drug discovery efforts need to explore alternative candidate molecules that selectively target and kill melanoma cells via mechanisms different to those of current drugs. Marine fungi are an underexplored resource for bioactive molecules. Mortiamide‐D, a seven amino acid cyclic peptide from Mortierella sp, is an example molecule with desirable features for drug development. We synthesized mortiamide‐D and three rationally designed analogs and observed modest micromolar activity against HT144 melanoma cells that are sensitive or resistant to dabrafenib. By contrast, mortiamide‐D and analogs did not kill noncancer HaCaT cells at these concentrations. Substitution of D‐Ile at position 7 with D‐Arg improved membrane permeability and enhanced potency against HT144 cells via a mode‐of‐action that includes perturbation of mitochondrial membrane potential. These studies suggest the potential of mortiamides as modifiable scaffolds for developing a new class of molecule for targeting melanoma cells.
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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) | 0,000 | 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 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 ».