Dual specific STAT3/5 degraders effectively block acute myeloid leukemia and natural killer/T cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
The transcription factors STAT3, STAT5A, and STAT5B steer hematopoiesis and immunity, but their enhanced expression and activation promote acute myeloid leukemia (AML) or natural killer/T cell lymphoma (NKCL). Current therapeutic strategies focus on blocking upstream tyrosine kinases to inhibit STAT3/5, but these kinase blockers are not selective against STAT3/5 activation and frequent resistance causes relapse, emphasizing the need for targeted drugs. We evaluated the efficacy of JPX-0700 and JPX-0750 as dual STAT3/5 binding inhibitors promoting protein degradation. JPX-0700/-0750 decreased the mRNA and protein levels of STAT3/5 targets involved in cancer survival, metabolism, and cell cycle progression, exhibiting nanomolar to low micromolar efficacy. They induced cell death and growth arrest in both AML/NKCL cell lines and primary AML patient blasts. We found that both AML/NKCL cells hijack STAT3/5 signaling through either upstream activating mutations in kinases, activating mutations in STAT3, mutational loss of negative STAT regulators, or genetic gains in anti-apoptotic, pro-proliferative, or epigenetic-modifying STAT3/5 targets. This emphasizes a vicious cycle for proliferation and survival through STAT3/5. Both JPX-0700/-0750 treatment reduced leukemic cell growth in human AML or NKCL xenograft mouse models significantly, being well tolerated by mice. Synergistic cell death was induced upon combinatorial use with approved chemotherapeutics in AML/NKCL cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».