Identification of a Selective YTHDF1 Inhibitor Targeting the m6A Recognition Domain for Breast Cancer

鉴定(生物学) 乳腺癌 癌症 领域(数学分析) 癌症研究 医学 计算生物学 内科学 生物 数学 植物 数学分析
作者
Yongya Wu,Guotai Feng,Shuai Wen,Xiao Yang,Xiaoli Pan,Chunyan Zhu,Aoxue Wang,Qiu Sun,Guan Wang,Liang Ouyang
出处
期刊:Angewandte Chemie [Wiley]
卷期号:64 (41): e202509316-e202509316 被引量:2
标识
DOI:10.1002/anie.202509316
摘要

As a key N6-methyladenosine (m6A) reader, YTH domain-containing family protein 1 (YTHDF1) promotes protein synthesis by recognizing m6A-modified mRNA, and its abnormal expression is closely related to breast cancer (BC) progression. To date, the scarce reported YTHDF1 inhibitors suffer from poor selectivity and limited potency, primarily due to the high homology of the YTH domain within the YTHDF family, which poses significant challenges for the discovery of subtype-selective inhibitors. Here, we report SKLB-Y13, the first small-molecule inhibitor achieving exclusive targeting of the YTHDF1 m6A-binding pocket (IC50 = 0.76 µM), via structural optimization of a novel 4,5,6,7-tetrahydrothieno[2,3-c]pyridine scaffold. Uniquely, SKLB-Y13 interacts with YTHDF1-specific residues Tyr397 and Trp470, as confirmed by site-directed mutagenesis, and demonstrates improved selectivity for YTHDF1 over YTH family proteins. Cellular and in vivo studies reveal that SKLB-Y13 disrupts YTHDF1-PRPF6 mRNA interaction in an m6A-dependent manner, thereby impairing the translation of PRPF6 and inhibiting BC proliferation while promoting apoptosis. Chemical proteomics profiling confirms its good target specificity, while pharmacokinetic analysis shows favorable in vivo properties. This study introduces the first selective YTHDF1 inhibitor, serving as a novel chemical probe to elucidate m6A-dependent oncogenesis and a promising starting point for developing precision therapies against YTHDF1-overexpressing BC.
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
yin发布了新的文献求助10
1秒前
willam完成签到,获得积分10
1秒前
molihuakai应助坦率易烟采纳,获得10
1秒前
汆汆发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
谦让真完成签到,获得积分20
1秒前
科研通AI6.2应助Chany采纳,获得10
2秒前
陈陈完成签到,获得积分10
2秒前
快乐小狗完成签到,获得积分10
2秒前
洋子发布了新的文献求助10
2秒前
略略略完成签到,获得积分10
2秒前
777完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
饱满黎昕完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
王SQ完成签到,获得积分10
5秒前
单薄睫毛发布了新的文献求助10
6秒前
levent完成签到,获得积分20
6秒前
6秒前
喜悦的尔阳完成签到,获得积分10
6秒前
跳跃的浩阑完成签到 ,获得积分10
7秒前
椰子完成签到,获得积分10
7秒前
晨许沫光完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
8秒前
淡然的奎完成签到,获得积分0
9秒前
9秒前
星辰大海应助两斤饭采纳,获得10
9秒前
ding应助宠溺采纳,获得10
9秒前
诚心的白昼完成签到,获得积分10
9秒前
异乡人完成签到,获得积分10
10秒前
河大青椒完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
yin完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
叮了个当完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
小小鱼应助开放小小采纳,获得10
12秒前
Marina完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 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
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
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 7298726
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8917104
关于积分的说明 18881792
捐赠科研通 6963757
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3210731
关于科研通互助平台的介绍 2380016
邀请新用户注册赠送积分活动 2187234