Sibiriline, a novel dual inhibitor of necroptosis and ferroptosis, prevents RIPK1 kinase activity and (phospho)lipid peroxidation as a potential therapeutic strategy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the past two decades, various non-apoptotic pathways of regulated cell death have been identified; a small subset of these, including necroptosis and ferroptosis, manifests the phenotypic features of necrotic death. These two regulated necroses are being extensively studied because of their putative roles in severe acute and chronic pathologies. Moreover, as these regulated necrotic pathways are coactivated in a number of common pathologies, the development of multi-target directed ligands (that is, the use of a polypharmacological strategy) is a path-breaking avenue of research. In this study, we determined that the 7-azaindole derivative, sibiriline, inhibited both RIPK1-driven necroptosis (induced by Tumor Necrosis Factor-α) and ferroptosis (triggered by various classes of ferroptosis inducers), with EC 50 s against each in the µM range. We next performed a combined large-scale transcriptomic study in order to determine the molecular mechanisms of action of sibiriline. We identified the stress response protein heme oxygenase-1 (HMOX1) as the main biomarker of ferroptosis inhibition by sibiriline. We hypothesized that this compound reacts as an antioxidant to block ferroptosis; indeed, we found that sibiriline inhibits lipid peroxidation by trapping phospholipid-derived peroxyl radicals as a radical-trapping antioxidant (RTA). Taken together, these results show that sibiriline is a new dual inhibitor of necroptosis and ferroptosis cell death pathways; it works by inhibition of both RIPK1 kinase and (phospho)lipid peroxidation. We also demonstrate the in vitro efficacy of sibiriline to inhibit cell death in cell-based models of Parkinson’s disease and cystic fibrosis. These findings shed light on the high therapeutic potency of RIPK1 inhibitors with RTA activity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».