Development of a SIN1 Targeting Inhibitor as a Novel Therapeutic Approach for the Treatment of Malignancies
Notice bibliographique
Résumé
The essential role of mTOR in promoting tumorigenesis of many cancers makes it an attractive therapeutic target. However, catalytic mTOR inhibitors, which block both mTORC1 and mTORC2, result in activation of negative feedback loops as a resistance mechanism. Selective mTORC2 inhibitors are expected to have the desired antitumor effects without engaging resistance mechanisms; however, to date, no such mTORC2 inhibitors have been developed. Using in silico screening and medicinal chemistry optimization, we identified several small molecules that bind to the unique mTORC2 component, stress-activated protein kinase-interacting protein 1 (SIN1). We demonstrate that this SIN1 inhibitor alters posttranslational modification, protein-protein interactions, and blocks mTORC2- and rapamycin-sensitive mTORC1-mediated signaling. The SIN1 inhibitor also inhibits wild-type RAS activation and downstream MAPK signaling, as well as cell proliferation of multiple cancer cell line types. SIN1 inhibition can enhance the efficacy of FDA-approved antineoplastic agents in vitro and may provide a novel approach for the treatment of different types of malignancies.
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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 ».