Activation of lysosomal iron triggers ferroptosis in cancer
Notice bibliographique
Résumé
Iron catalyses the oxidation of lipids in biological membranes and promotes a form of cell death called ferroptosis1. Defining where this chemistry occurs in the cell can inform the design of drugs capable of inducing or inhibiting ferroptosis in various disease-relevant settings. Genetic approaches have revealed suppressors of ferroptosis2–4; by contrast, small molecules can provide spatiotemporal control of the chemistry at work5. Here we show that the ferroptosis inhibitor liproxstatin-1 exerts cytoprotective effects by inactivating iron in lysosomes. We also show that the ferroptosis inducer RSL3 initiates membrane lipid oxidation in lysosomes. We designed a small-molecule activator of lysosomal iron—fentomycin-1—to induce the oxidative degradation of phospholipids and ultimately ferroptosis. Fentomycin-1 is able to kill iron-rich CD44high primary sarcoma and pancreatic ductal adenocarcinoma cells, which can promote metastasis and fuel drug tolerance. In such cells, iron regulates cell adaptation6,7 while conferring vulnerability to ferroptosis8,9. Sarcoma cells exposed to sublethal doses of fentomycin-1 acquire a ferroptosis-resistant cell state characterized by the downregulation of mesenchymal markers and the activation of a membrane-damage response. This phospholipid degrader can eradicate drug-tolerant persister cancer cells in vitro and reduces intranodal tumour growth in a mouse model of breast cancer metastasis. Together, these results show that control of iron reactivity confers therapeutic benefits, establish lysosomal iron as a druggable target and highlight the value of targeting cell states10. Some cancer cells exhibit high loads of reactive iron in lysosomes, and this feature is exploited by using fentomycin-1, a newly developed small molecule, to induce ferroptosis.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».