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Enregistrement W4416088035 · doi:10.1038/s41419-025-08150-6

A high-throughput screening approach to discover potential colorectal cancer chemotherapeutics: repurposing drugs to identify novel disruptors of 14-3-3 proteins

2025· article· en· W4416088035 sur OpenAlexafffund
Siyi He, Daniel Meister, Samra Khan, Azam Mohammadzadeh, Luis Fernando Delgadillo-Silva, Guy A. Rutter, John F. Trant, Gareth E. Lim

Notice bibliographique

RevueCell Death and Disease · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématique14-3-3 protein interactions
Établissements canadiensWindsor Clinical ResearchUniversity of WindsorMcGill University Health CentreUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaResearch Councils UKU.S. Department of Health and Human ServicesGovernment of CanadaWellcome TrustNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesMcGill University
Mots-clésRegulatorIn silicoDrug discoveryDrug repositioningProgrammed cell deathRepurposingCellCancer cellColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selectively inducing apoptosis of cancer cells is an effective therapeutic strategy, but the success of existing chemotherapeutics is compromised by emergent tumor cell resistance and systemic off-target effects. Therefore, the discovery of new pro-apoptotic compounds with minimal systemic side effects remains an urgent need. 14-3-3 proteins are molecular scaffolds that serve as important regulators of cell survival. We previously demonstrated that 14-3-3ζ can sequester BAD, a pro-apoptotic member of the BCL-2 protein family, in the cytoplasm to inhibit the induction of apoptosis. Despite 14-3-3ζ being a critical regulator of cell survival, the identification of molecules that potently disrupt 14-3-3ζ actions has yet to materialize as a chemotherapeutic approach. Herein, we established a BRET-based, high-throughput drug screening approach (Z'-score = 0.52) to identify molecules that disrupt the binding of 14-3-3ζ to a BAD-derived fragment containing serine residues critical for their interactions. A drug library containing 1971 compounds was used for screening, and the capacity of identified hits to induce cell death was examined in NIH-3T3 fibroblasts and colorectal cancer cell lines, HT-29 and Caco-2. These results were mechanistically supported by both in silico structural analysis that suggest the possible mode of binding and direct biophysical measurements that demonstrate concentration-dependent target engagement. Terfenadine, penfluridol, and lomitapide have potential to either be repurposed as chemotherapeutics, or more likely, used as starting points for novel lead development. The described assay cascade demonstrates the feasibility of both expanding on these compounds and identifying novel disruptors of 14-3-3ζ to develop pro-apoptotic agents to treat pathogenic aberrant cell growth.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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