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Enregistrement W4410467963 · doi:10.1101/2025.05.16.654562

Heterobifunctional Protein Binders Enable Cell Type-Specific Killing Through In-cell Enrichment

2025· preprint· en· W4410467963 sur OpenAlexaff
Ahmed Bulldan, Min Zheng, Christian Meyners, Patrick L. Purder, Johannes Krieger, Johannes K. Dreizler, Thomas Geiger, Maximilian Repity, Marte Høen Lein, Ingrid Quist Lokken, Noel Tewes, Martin P. Schwalm, Sarah Schlesiger, S. Moniot, S. Knapp, Ingo V. Hartung, Toril Holien, Alexander Loewer, Felix Hausch

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensStructural Genomics Consortium
Organismes subventionnairesHelmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und EnergieBundesministerium für Bildung und ForschungEuropean Synchrotron Radiation Facility
Mots-clésCellCell biologyChemistryComputational biologyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Non-catalytic heterobifunctional molecules promise to expand the range of therapeutic options by establishing complexes between key target proteins and accessory presenter proteins equipped with additional properties. Here, we systematically investigate the rational design of such molecules, explore the biochemical basis of complex formation and determine how they achieve cellular efficacy using the endogenously expressed immunophilin FKBP12 and the transcriptional regulator BRD4 as paradigms. We present classes of bifunctional molecules that enable selective, FKBP12-dependent killing of specific cell types at subnanomolar concentrations and allow to differentiate between closely similar bromodomains. We propose that the strongly potentiated efficacy of these bifunctional compounds is based on cellular enrichment through binding to the highly abundant presenter protein FKBP12, a mechanism we term “CellTrap”. Our findings substantiate the concept that highly expressed, non-essential proteins can be repurposed as selective recruiters to expand therapeutic windows of existing small-molecule inhibitors, opening new avenues for designing targeted drugs with improved cell-type specificity.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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