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Enregistrement W7132881131

Hijacking Cancer Signaling: First-in-class JPRK-targeting Ligands for Fibrolamellar Hepatocellular Carcinoma

2022· dissertation· W7132881131 sur OpenAlexaff
Tudor B. Radu

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHistone Deacetylase Inhibitors Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllosteric regulationIn silicoFusion proteinLigand (biochemistry)KinaseCancerHepatocellular carcinomaMutantMutationDrug discovery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Described herein is a drug screening project focused on an oncoprotein beginning with in silico fragment screening against an un-drugged target and concluding with a collaboration to evaluate single digit nanomolar potent and >500-fold selective drug candidates in patient derived xenografts. Fibrolamellar hepatocellular carcinoma is a rare un-treated liver cancer driven by a fusion kinase known as JPRK, a mutant of protein kinase A (PKA). Targeting this fusion kinase selectively is challenging due to the structural similarity of the catalytic domain to other kinases, most significantly, PKA, whose function regulates cardiac activity. In silico screening of the predicted binding of 10,000 fragments to an allosteric site on JPRK was used to advance 51 fragments for in vitro for potency and selectivity and led to a hit compound. A subsequent Structure Activity Relationship (SAR) guided by biophysical assays led to an 8 nM KD inhibitor with > 500-fold selectivity against PKA. Compounds were also developed which selectively kill oncogenic liver cells which bear the JPRK mutation over the same cell line without this mutation. Crystallography and NMR provided atomic-level resolution of how the ligand was binding in a unique allosteric site, leading to allosteric signal transmission through the protein, and the subsequent change in protein-conformation. Furthermore, alongside this change in conformation, key protein-protein interactions with onco-proteins, such asSTAT5B and HDAC6, were perturbed. Target engagement studies confirmed that the compounds were not only altering the protein-protein interaction with HDAC6, but also hampering its phosphorylation. To further probe how the compounds selectively trigger cell death, global proteomics were performed studies to examine the effects of the ligands, and phosphorylation events on key protein-protein interactions. The JPRK-specific drugs downregulated proteins involved in metabolism and the Warburg effect while upregulating critical epigenetic apoptosis drivers leading to cancer cell death. These compounds will be advanced for mouse safety, pharmacokinetics, and patient derived xenograft studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2022
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Résumé présentoui

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