Designer Frankenproteins that Halt the Proliferation of Myc-driven Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Overexpression of the Myc transcription factor is involved in >70% of cancers. Notably, younger women and Black women show higher rates of Myc-driven breast cancers, with 97% of breast tumors from Black women showing elevated levels of Myc. Myc partners with transcription factor Max to bind to the E-box DNA response element (CACGTG). We engineered frankenproteins MEF and MEF/C93, based on the basic region/helix-loop-helix/leucine zipper (bHLHZ) motif, that comprise modules from different protein familes. In bacterial one-hybrid assays and quantitative EMSA, both proteins bound the E-box with Kd values 8-10 nM, which rival native transcription factors. Western blot confirmed high Myc expression in Myc-dependent MDA-MB-231 triple-negative breast cancer cells. MEF and MEF/C93 disrupted the Myc/Max/E-box network in cellulo: cell viability assays revealed IC50 values 1-2 µM in MDA-MB-231 cells vs. ~25 µM IC50 values in Myc-independent MCF-7 breast cancer cells. Furthermore, qPCR showed that our proteins significantly reduced expression of Myc-target genes in MDA-MB-231, but not MCF-7 cells. These findings demonstrate that MEF-based proteins selectively inhibit the Myc/Max/E-box network in Myc-dependent cancer cells, thus offering a promising protein-based therapeutic approach for treating Myc-driven cancers.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».