Leveraging Covalency to Stabilize Ternary Complex Formation For Cell–Cell “Induced Proximity”
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in the field of translational chemical biology use diverse “proximity-inducing” synthetic modalities to elicit new modes of “event driven” pharmacology. These include mechanisms of targeted protein degradation and immune clearance of pathogenic cells. Heterobifunctional “chimeric” compounds like Proteolysis TArgeting Chimeras (PROTACs) and Antibody Recruiting Molecules (ARMs) leverage these mechanisms, respectively. Both systems function through the formation of reversible “ternary” or higher-order biomolecular complexes. Critical to function are key parameters, such as bifunctional molecule affinity for endogenous proteins, target residence time, and turnover. To probe the mechanism and enhance function, covalent chemical approaches have been developed to kinetically stabilize ternary complexes. These include electrophilic PROTACs and Covalent Immune Recruiters (CIRs), the latter designed to uniquely enforce cell–cell induced proximity. Inducing cell–cell proximity is associated with key challenges arising from a combination of steric and/or mechanical based destabilizing forces on the ternary complex. These factors can attenuate the formation of ternary complexes driven by high affinity bifunctional/proximity inducing molecules. This Account describes initial efforts in our lab to address these challenges using the CIR strategy in antibody recruitment or receptor engineered T cell model systems of cell–cell induced proximity. ARMs form ternary complexes with serum antibodies and surface protein antigens on tumor cells that subsequently engage immune cells via Fc receptors. Binding and clustering of Fc receptors trigger immune cell killing of the tumor cell. We applied the CIR strategy to convert ARMs to covalent chimeras, which “irreversibly” recruit serum antibodies to tumor cells. These covalent chimeras leverage electrophile preorganization and kinetic effective molarity to achieve fast and selective covalent engagement of the target ternary complex protein, e.g., serum antibody. Importantly, covalent engagement can proceed via diverse binding site amino acids beyond cysteine. Covalent chimeras demonstrated striking functional enhancements compared to noncovalent ARM analogs in functional immune assays. We revealed this enhancement was in fact due to the increased kinetic stability and not concentration, of ternary complexes. This finding was recapitulated using analogous CIR modalities that integrate peptidic or carbohydrate binding ligands with Sulfur(VI) Fluoride Exchange (SuFEx) electrophiles to induce cell–cell proximity. Mechanistic studies in a distinct model system that uses T cells engineered with receptors that recognize covalent chimeras or ARMs, revealed covalent receptor engagement uniquely enforces downstream activation signaling. Finally, this Account discusses potential challenges and future directions for adapting and optimizing covalent chimeric/bifunctional molecules for diverse applications in cell–cell induced proximity.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».