MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402899055 · doi:10.1021/acschembio.4c00286

Leveraging Covalency to Stabilize Ternary Complex Formation For Cell–Cell “Induced Proximity”

2024· review· en· W4402899055 sur OpenAlexaff
Karolina Krygier, Anjalee N. Wijetunge, Arthur Srayeddin, Harrison M. McCann, Anthony F. Rullo

Notice bibliographique

RevueACS Chemical Biology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTernary complexTernary operationCellChemistryNanotechnologyBiophysicsCell biologyComputer scienceMaterials scienceBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS Chemical BiologyMême sujetProtein Degradation and InhibitorsTravaux en français237 207