Zelenirstat Inhibits N-Myristoyltransferases to Disrupt Src Family Kinase Signaling and Oxidative Phosphorylation, Killing Acute Myeloid Leukemia Cells
Notice bibliographique
Résumé
Acute myeloid leukemia (AML) is a hematologic malignancy with limited treatment options and a high likelihood of recurrence after chemotherapy. We studied N-myristoylation, the myristate modification of proteins linked to survival signaling and metabolism, as a potential therapeutic target for AML. N-myristoylation is catalyzed by two N-myristoyltransferases (NMT), NMT1 and NMT2, with varying expressions in AML cell lines and patient samples. We identified NMT2 expression as a marker for survival of patients with AML, and low NMT2 expression was associated with poor outcomes. We used the first-in-class pan-NMT inhibitor, zelenirstat, to investigate the role of N-myristoylation in AML. Zelenirstat effectively inhibits myristoylation in AML cell lines and patient samples, leading to degradation of Src family kinases, induction of endoplasmic reticulum stress, apoptosis, and cell death. Zelenirstat was well tolerated in vivo and reduced the leukemic burden in an ectopic AML cell line and in multiple orthotopic AML patient-derived xenograft models. The leukemia stem cell-enriched fractions of the hierarchical OCI-AML22 model were highly sensitive to myristoylation inhibition. Zelenirstat also impairs mitochondrial complex I and oxidative phosphorylation, which are critical for leukemia stem cell survival. These findings suggest that targeting N-myristoylation with zelenirstat represents a novel therapeutic approach for AML, with promise in patients with currently poor outcomes.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».