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Enregistrement W4409727592 · doi:10.1101/2025.04.19.649632

Huib32: A Potent and Selective USP32 Inhibitor Modulating Endosomal Processes and Advancing Cell-Permeable USP32 Probes

2025· preprint· en· W4409727592 sur OpenAlexaff
Stephan Scherpe, Vito Pol, Raymond Kooij, Adán Pinto-Fernández, Rayman T.N. Tjokrodirijo, Darragh P. O’Brien, Iolanda Vendrell, Dharjath S. Hameed, Peter A. van Veelen, Benedikt M. Kessler, Paul P. Geurink, Ayşegül Sapmaz

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesChinese Academy of Medical SciencesPfizer
Mots-clésEndosomeChemistryCell biologyCellBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Deubiquitinating enzymes (DUBs) are pivotal regulators of ubiquitination, a vital post-translational modification essential for cellular processes. Dysregulated DUB activity disrupts cellular homeostasis, driving diseases like cancer and neurodegeneration. Ubiquitin-specific protease 32 (USP32) has emerged as a promising therapeutic target due to its role in endosomal and autophagosomal dynamics and its association with breast, ovarian, and lung cancers. Here, we describe Huib32 ( H uman de U biquitinase Inhi b itor 32) as a USP32 inhibitor. Cyanimide-containing Huib32 potently and selectively inhibits USP32 by covalently binding to the active site Cys743 in vitro and in cells, enhancing substrate ubiquitination, altering endosomal morphology, and mimicking USP32 depletion. Additionally, we present two activity-based probes (ABPs), Huib32*1 and Huib32*2 , which enable precise detection of USP32 activity and confirm probe selectivity via mass spectrometry. Together, Huib32 and its probes represent a unique approach for targeting USP32, offering new research tools and potential therapeutic avenues for cancer and disorders involving endocytic trafficking.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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