MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406971399 · doi:10.1021/acs.jmedchem.4c02225

Discovery, Optimization, and Preclinical Pharmacology of EP652, a METTL3 Inhibitor with Efficacy in Liquid and Solid Tumor Models

2025· article· en· W4406971399 sur OpenAlexaff
Guillaume Dutheuil, Killian Oukoloff, Julien Korac, François Lenoir, Mohamed El Bousmaqui, Nicolas Probst, Alexey Lapin, Galina Nakhabina, Catherine Sorlet, Nicolas Parmentier, Delphine Karila, Nugzar Ghavtadze, Paméla Casault, Stephen Claridge, Selma Sapmaz, Martin J. Slater, Graeme L. Fraser

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensParaza Pharma (Canada)
Organismes subventionnairesWaalse Gewest
Mots-clésChemistryPharmacologySolid tumorInternal medicineCancerMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

METTL3 is the RNA methyltransferase predominantly responsible for the addition of N 6 -methyladenosine (m 6 A), the most abundant modification to mRNA. The prevalence of m 6 A and the activity and expression of METTL3 have been linked to the appearance and progression of acute myeloid leukemia (AML), thereby making METTL3 an attractive target for cancer therapeutics. We report herein the discovery and optimization of small-molecule inhibitors of METTL3, culminating in the selection of EP652 as an in vivo proof-of-concept compound. EP652 potently inhibits the enzymatic activity of METTL3, has favorable PK parameters, and demonstrates efficacy in preclinical oncology models, indicating that pharmacological inhibition of METTL3 is a viable strategy for the treatment of liquid and solid tumors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medicinal ChemistryMême sujetRNA modifications and cancerTravaux en français237 207