Synthèse et optimisation d'inhibiteurs spécifiques de ERK3 pour le développement d'une thérapie ciblée au cancer du sein triple-négatif
Notice bibliographique
Résumé
Problématique : Le cancer du sein est un des types du cancer les plus diagnostiqués au Canada et il est une cause majeure de mortalité liée au cancer chez la femme. Le cancer du sein triple négatif (CSTN) a un mauvais pronostic dû à son agressivité clinique et à l’absence de réponse aux traitements habituels du cancer du sein tels que l’hormonothérapie et l’inhibition de HER2. En ce moment, les avancées pour le CSTN restent très négligeables. Il y a un besoin urgent d’identifier une nouvelle thérapie qui ciblerait les voies signalétiques pro-métastatiques du cancer du sein triple négatif et ainsi, bloquer idéalement la prolifération et la dissémination métastatique des cellules cancéreuses. Cadre conceptuel : Dernièrement le laboratoire de Sylvain Meloche à l’IRIC a montré qu’une déplétion génétique de ERK3 (Extracellular Regulated Kinase 3) inhibe la croissance des tumeurs mammaires dans un modèle de souris de CSTN et bloque la progression métastatique. Ainsi, suite à ces résultats, nous avons émis l’hypothèse que l’inhibition de ERK3 à l’aide de molécules engendrerait une diminution de la prolifération cellulaire au niveau du cancer du sein triple négatif. L’objectif principal du projet est de développer des molécules ayant des propriétés inhibitrices de ERK3 in vitro. Les deux objectifs secondaires sont d’évaluer leur potentiel d’inhibition vis-à-vis ERK3 dans des modèles in cellulo et de confirmer, parallèlement à la relation structure-activité (SAR), leur mode de liaison par des méthodes computationnelles. Méthodologie : Des composés tête de série ont été identifiés à la suite d’un criblage à haut débit d’une librairie d’inhibiteurs de kinases. Quelques composés intéressants démontrent une activité dont les IC50 (concentration inhibant 50% de l’activité de la kinase) sont inférieurs à 300 nM. Une molécule en particulier a été retenue compte tenu de son niveau d’activité et de sélectivité par rapport aux autres kinases. Une modification systématique des groupements fonctionnels lors de la synthèse d’analogues nous permet d’établir de façon claire le mode de liaison et ainsi, établir la SAR de notre composé tête de série et le site de liaison de ERK3. Les tests d’inhibition compétitifs in vitro seront effectués à l’IRIC à partir de la protéine ERK3 purifiée. Grâce à la SAR établie, on poursuit l’optimisation avec l’intégration de groupements moléculaires solubilisants qui vont permettre d’augmenter les propriétés pharmacocinétiques et ainsi, augmenter l’activité cellulaire de notre composé tête de série. En dernier lieu, à l’aide de la modélisation computationnelle, le mode de liaison de la molécule à ERK3 sera élucidé de façon à confirmer la SAR et aussi, permettre le développement de nouvelles structures (ex : bioisotères) pouvant avoir aussi une activité inhibitrice sur ERK3. Résultats : Une SAR étendue basée sur l’inhibiteur sélectionné a été obtenue. Un inhibiteur de ERK3 possédant une puissance cellulaire (IC50) de 2 μM a été synthétisé. Retombée scientifique : Les travaux effectués dans le cadre de ma maîtrise pourraient conduire au développement de nouveaux traitements pour le cancer du sein triple négatif en ciblant les voies de signalisation prométastatiques à l’aide de molécules inhibitrices.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».