Abstract 4499: Drug target ID and binding site mapping in complex cellular environments using LiP-MS
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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.
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 ».