Designer Frankenproteins That Halt the Proliferation of Myc-Driven Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Overexpression of the proto-oncogene MYC occurs in >70% of cancers and is especially prevalent in breast cancer. Myc partners with transcription factor Max to bind to the E-box DNA response element. By patterning our frankenproteins on the basic region/helix–loop–helix/leucine zipper motif of Max, we designed MEF and MEF/C93 to bind to the E-box. In bacterial one-hybrid assays and quantitative electrophoretic mobility shift assay, both proteins bound specifically to the E-box with high sequence-specificity and affinity (Kd = 8 nM) rivaling native transcription factors. Quantitative PCR revealed that MEF and MEF/C93 selectively downregulated Myc target genes in Myc-dependent MDA-MB-231 breast cancer cells, but not in Myc-independent MCF-7 cells. Fluorescence colocalization demonstrated transport into cell nuclei. Our proteins displayed IC50 values of 1–2 μM in cell viability assays in MDA-MB-231, compared with ∼25 μM in MCF-7. These results demonstrate the specificity of targeting Myc-dependent cancer cells and mark significant progress toward protein-based therapies aimed at 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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».