Targeting the translation initiation complex in therapy-resistant and metastatic melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Expression of components of the translation initiation complex (eIF4F) is frequently elevated in cancer, resulting in enhanced synthesis of oncogenic proteins. We thus set out to limit eIF4F pro-oncogenic activity, a notable challenge given its essential role in normal tissues. CRISPR-Cas9-based functional screen using tiling sgRNAs identified the eIF4G1 MA3 domain, a subunit of the eIF4F complex, as a target for developing small molecule inhibitors. Combination of structure-guided in silico modeling and chemical library screening led to the identification of small molecule candidates M19 and its analog M19-6 that binds to the MA3 domain of eIF4G1 and disrupts eIF4F complex. M19-6 treatment reprograms the melanoma translatome, limiting synthesis of factors that promote cell proliferation and neoplastic growth, as well as reducing translation of mRNAs encoding ferroptosis suppressors. Whole genome CRISPR screen indentified ferroptosis activators to augment M19-6 activity, which was confirmed in cultured melanoma cells. M19-6 alleviates melanoma resistance to BRAF and MEK inhibitors, while eliciting anti-tumor and anti-metastatic effects in preclinical mouse models. Among several biomarkers found in M19-6 sensitive cell lines, THBS1 and TGFβI expression were elevated in patients who are non-responders to PD-1 therapy as in patients with metastasis. Our studies identify M19-6 as a therapeutic candidate, offering a novel insights into targeting the eIF4F complex to overcome melanoma resistance to therapy and metastasis. Significance We identify M19-6 as a small molecule that disrupts the eIF4F, translation initiation complex, by targeting the MA3 domain of eIF4G1, resulting in elimination of melanoma cells in culture, overcoming therapy resistance while inhibiting melanoma growth and metastasis in vivo . As M19-6 causes minimal toxicity to melanocytes, it offers a therapeutic modality for melanoma.
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) | 0,001 | 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 ».