Identification of a Highly Cooperative PROTAC Degrader Targeting GTP-Loaded KRAS(On) Alleles
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Kirsten rat sarcoma viral oncogene homologue (KRAS) is a frequently mutated oncogene in multiple types of cancer and is a high priority target for oncology drug development. There are many different KRAS mutations, including mutations that favor the GTP-loaded hydrolysis-incompetent “active” state of KRAS, KRAS(on), that can lead to tumorigenesis. However, small molecule interventions thus far have predominantly targeted single mutations of “inactive” GDP-loaded KRAS, KRAS(off), such as KRAS G12C . Here, we address this gap through the development of heterobifunctional VHL-based PROTACs capable of engaging and degrading KRAS(on), thus addressing a wider range of KRAS mutations. By studying ternary complex affinity, stability, and binding modes using SPR and X-ray cocrystal structures, we identified PROTACs that exhibit high positive cooperativity in forming ternary complexes with VHL and GCP-loaded KRAS as representative of KRAS(on) variants. Degrader activity profiling in relevant cancer cells supported the discovery of ACBI4, a PROTAC which forms a highly stable and cooperative ternary complex between VHL and GTP-bound KRAS and which potently degrades KRAS G12R, leading to antiproliferative effect in KRAS mutant-driven cancer cells. ACBI4 provides a new chemical tool for studying the impact of degrading KRAS(on) mutants, which is not possible with current pan-KRAS inhibitors or degraders.
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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 | 0,001 |
| 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 ».