Degradation‐Based Protein Profiling: A Case Study of Celastrol

雷公藤醇 蛋白质组学 计算生物学 蛋白质降解 药物发现 化学 生物 生物化学 细胞凋亡 基因
作者
Zhihao Ni,Yi Shi,Qianlong Liu,Liguo Wang,Xiuyun Sun,Yu Rao
出处
期刊:Advanced Science [Wiley]
卷期号:11 (25): e2308186-e2308186 被引量:30
标识
DOI:10.1002/advs.202308186
摘要

Natural products, while valuable for drug discovery, encounter limitations like uncertainty in targets and toxicity. As an important active ingredient in traditional Chinese medicine, celastrol exhibits a wide range of biological activities, yet its mechanism remains unclear. In this study, they introduced an innovative "Degradation-based protein profiling (DBPP)" strategy, which combined PROteolysis TArgeting Chimeras (PROTAC) technology with quantitative proteomics and Immunoprecipitation-Mass Spectrometry (IP-MS) techniques, to identify multiple targets of natural products using a toolbox of degraders. Taking celastrol as an example, they successfully identified its known targets, including inhibitor of nuclear factor kappa B kinase subunit beta (IKKβ), phosphatidylinositol-4,5-bisphosphate 3-kinase catalytic subunit alpha (PI3Kα), and cellular inhibitor of PP2A (CIP2A), as well as potential new targets such as checkpoint kinase 1 (CHK1), O-GlcNAcase (OGA), and DNA excision repair protein ERCC-6-like (ERCC6L). Furthermore, the first glycosidase degrader is developed in this work. Finally, by employing a mixed PROTAC toolbox in quantitative proteomics, they also achieved multi-target identification of celastrol, significantly reducing costs while improving efficiency. Taken together, they believe that the DBPP strategy can complement existing target identification strategies, thereby facilitating the rapid advancement of the pharmaceutical field.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
hui发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
2秒前
Estrella12138完成签到,获得积分10
2秒前
随风逐梦完成签到,获得积分10
2秒前
hheeb发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
3秒前
BCZ关注了科研通微信公众号
3秒前
柳柳完成签到 ,获得积分10
4秒前
5秒前
葛甲率发布了新的文献求助10
5秒前
lin完成签到 ,获得积分10
5秒前
爱笑如蓉完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
星星发布了新的文献求助10
6秒前
等待听安发布了新的文献求助10
7秒前
科目三应助动人的乾采纳,获得10
7秒前
7秒前
XuanLi发布了新的文献求助10
8秒前
丘比特应助笑点低丹南采纳,获得10
8秒前
SC30发布了新的文献求助10
8秒前
皮初粒粒发布了新的文献求助10
9秒前
嘟嘟发布了新的文献求助10
9秒前
牛子妹发布了新的文献求助10
10秒前
wang完成签到,获得积分10
10秒前
读心理学导致的完成签到,获得积分10
10秒前
充电宝应助tinajeven采纳,获得10
11秒前
11秒前
ACC酶完成签到 ,获得积分10
11秒前
12秒前
12秒前
Leo完成签到 ,获得积分10
13秒前
wlj完成签到,获得积分10
14秒前
fjn2002完成签到,获得积分10
14秒前
科研通AI6.4应助陈忠正采纳,获得10
14秒前
wanci应助SC30采纳,获得10
14秒前
15秒前
15秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
Prescott's Microbiology: 2026 Release ISE 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Environmental Leverage in Times of Climate Crisis: Product Standards, Carbon Border Measures and Preferential Trade Agreements 1000
Interactions of Vowel Quality and Prosody in East Slavic 1000
Erwählung und Berufung bei Paulus: Bedeutung, Entwicklung und Funktion einer Vorstellung in ihrem frühjüdischen und griechisch-römischen Kontext 850
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7192835
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8829209
关于积分的说明 18641014
捐赠科研通 6828497
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3175876
关于科研通互助平台的介绍 2327948
邀请新用户注册赠送积分活动 2150356