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Enregistrement W4409632156 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-4499

Abstract 4499: Drug target ID and binding site mapping in complex cellular environments using LiP-MS

2025· article· en· W4409632156 sur OpenAlexaff
Martin Soste, Polina Shichkova, Roland Bruderer, Matevz Stefancic, Daniel Redfern, Francesca Cavallo, Kuhulika Bhalla, Helen E. Burston, Prasamit S. Baruah, Roland Hjerpe, Stuart Thomson, Allan M. Jordan, Yuehan Feng

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensCégep de Saint-Laurent
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBinding siteComputational biologyDrugChemistryBiophysicsBiologyPharmacologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Identifying drug targets within cellular contexts is critical to advancing both target-based and phenotypic drug discovery, particularly for small molecule degraders, such as molecular glues (MG). In most common cases of MG, target identification involves two key mechanism of actions (MoA): determining specific protein target(s) that are engaged by the E3 ligase when a drug binds the E3 ligase, and, conversely, identifying the E3 ligase (adaptor) that is recruited to form the ternary complex when the drug directly targets the protein itself. Limited proteolysis combined with mass spectrometry (LiP-MS) has emerged as a robust, label-free method for deconvoluting small molecule and peptide targets directly within cell lysates, avoiding the need for compound modification or cell line manipulation. This approach leverages a non-specific protease under controlled conditions to detect conformational changes or steric hindrance induced by drug-protein interactions or protein-protein interactions. Using quantitative MS, LiP monitors over 250, 000 peptides, representing more than 8, 000 proteins in a mammalian cell line, allowing for proteome-wide profiling of drug-target interactions. A comprehensive concentration-response study spanning seven concentrations, combined with machine learning-based LiP-scoring, provides a precise ranking of targets and predicts binding sites with peptide-level resolution. Beyond global target identification, we also established a high-throughput HR-LiP workflow that offers detailed peptide-level insights into small molecule-protein interactions directly in cell lysates from cell lines overexpressing target proteins or complexes. This workflow bypasses the need for protein purification, mitigating risks of protein truncation or misfolding. To evaluate LiP-MS’ performance on molecular glue MoAs, we performed global target ID experiments using two well-characterized models: the cyclin K degraders CR8 and SR-4835 and the GSPT1 degraders MRT-2359 and Eragidomide. While the cyclin K degraders bind directly to CDK12, inducing its interaction with DDB1 and leading to the degradation of cyclin K within the CDK12 complex, the GSPT1 compounds engage CRBN, which in turn recruits and degrades GSPT1 as a neosubstrate. Applying HR-LiP, we mapped the binding site of the BRD4 inhibitor JQ1 on full-length BRD4, a large protein challenging to study via standard methods, using a mammalian transient overexpression system. Similarly, we located binding sites for EGFR inhibitors gefitinib and afatinib on the membrane-bound EGFR protein. Additionally, we pinpointed the SMER28 binding site on the hexameric ATPase VCP, an autophagy enhancer, demonstrating the method's applicability to large protein complexes. In conclusion, LiP-MS provides a versatile toolbox for identifying drug targets and mapping binding sites within complex cellular environments. Citation Format: Martin Soste, Polina Shichkova, Roland Bruderer, Matevz Stefancic, Daniel Redfern, Francesca Cavallo, Kuhulika Bhalla, Helen Burston, Prasamit S. Baruah, Roland Hjerpe, Stuart Thomson, Allan Jordan, Yuehan Feng. Drug target ID and binding site mapping in complex cellular environments using LiP-MS [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 4499.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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