Identification of a new inhibitor of Ran GTPase with potential therapeutic value in epithelial ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Compiled research studies suggest that the small GTPase Ran is critical in cancer initiation and progression. Compounds that block Ran activity would be valuable for cancer treatment. Yet, to date, there is no inhibitor proven to be efficient and specific to Ran. Here, by learning lessons from the discovery of KRAS G12C inhibitors, we generated a structural model of the switch II pocket of GDP-bound Ran to identify potential inhibitors of Ran by virtual screening. After in vitro verification, compound M26 was detected. Subsequent hit optimization lead us to identify compound M36 as an inhibitor of Ran with a promising therapeutic value. Binding of M36 to Ran was confirmed by cellular thermal shift assay. The specificity of M36 towards Ran was demonstrated by the evaluation of the active GTP-bound forms of a range of GTPases including Ran, RhoA, Cdc42 and Rac1; and by the expression of a dominant active mutant of Ran. Remarkably, similar to depletion of Ran by siRNA, M36 exhibits a specific toxicity in aneuploid ovarian cancer cells and represses DNA repair systems. In accordance with this, we demonstrated a synergistic relationship between M36 and the FDA approved PARP inhibitor Olaparib. In vivo , M36 presents acceptable pharmacokinetic properties and, more importantly, inhibits the tumor growth of an aggressive epithelial ovarian cancer xenograft model. Clinically relevant, M36 was able to induce cell death in ex vivo EOC patient derived micro-dissected tumor. Overall, our study is the first to provide a small-molecule compound inhibitor of Ran with a promising therapeutic potential.
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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) | 0,000 | 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 ».