已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Dual membrane receptor degradation via folate receptor targeting chimera

拉帕蒂尼 受体 叶酸受体 曲妥珠单抗 计算生物学 癌症研究 生物 化学 癌细胞 癌症 乳腺癌 生物化学 遗传学
作者
Zhen Wang,Zhixin Li,Jenny Högström,Hiroyuki Inuzuka,Rui Jing,Peiqiang Yan,Tao Hou,Yihang Qi,Daoyuan Huang,Jingchao Wang,Ting Wu,X. Shi,Bolin Liu,Taru Muranen,Dingpeng Zhang,Wenyi Wei
出处
期刊:Nature Communications [Springer Nature]
卷期号:16 (1): 8804-8804
标识
DOI:10.1038/s41467-025-63882-5
摘要

Abstract Cancer drug resistance poses a significant challenge in oncology, often driven by intricate cross-talk among membrane-bound receptors that compromise mono-targeted therapies. We develop a dual membrane receptor degradation strategy leveraging Folate Receptor α (FRα) to address this issue. Folate Receptor α Targeting Chimeras-dual (FolTAC-dual) are engineered degraders designed to selectively and simultaneously degrade distinct receptor pairs: (1) EGFR/HER2 and (2) PD-L1/VISTA. Through modular optimization of modality configurations and geometries, we identify the “string” format as the most effective construct. Mechanistic studies demonstrate an ~85% increase in EGFR-binding affinity compared to the conventional knob-into-hole design, likely contributing to the improved efficiency of dual-target degradation. Proof-of-concept studies reveal that EGFR and HER2 FolTAC-dual effectively counteracts resistance in Trastuzumab/Lapatinib-resistant HER2-positive breast cancer models, while PD-L1 and VISTA FolTAC-dual rejuvenates immune responses in PD-L1 antibody-resistant syngeneic mouse models. These findings establish FolTAC-dual as a promising dual-degradation platform for clinical translation.
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
大模型应助baby诺安采纳,获得10
1秒前
1秒前
1秒前
丰富的三问完成签到,获得积分10
1秒前
vvvv完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
fangfang完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
landiao完成签到,获得积分20
6秒前
9秒前
文静的摩托完成签到,获得积分10
10秒前
欢呼的若烟完成签到,获得积分10
10秒前
HQQ完成签到,获得积分10
10秒前
搞怪山晴发布了新的文献求助10
11秒前
火星上初曼完成签到,获得积分10
11秒前
smile发布了新的文献求助10
16秒前
剑吼西风完成签到,获得积分20
17秒前
小文完成签到 ,获得积分10
17秒前
健忘的尔曼完成签到 ,获得积分20
18秒前
Volundio发布了新的文献求助10
18秒前
大佬完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
Lucas应助不狗不吹采纳,获得10
19秒前
19秒前
haocheng应助蔬菜小鸟采纳,获得10
20秒前
20秒前
情怀应助搞怪山晴采纳,获得10
21秒前
21秒前
潘三岁完成签到,获得积分20
21秒前
22秒前
大佬发布了新的文献求助10
22秒前
cxz发布了新的文献求助10
23秒前
24秒前
还没睡发布了新的文献求助10
24秒前
smile完成签到,获得积分10
24秒前
25秒前
桃子e发布了新的文献求助10
26秒前
kitty发布了新的文献求助10
26秒前
27秒前
星芒发布了新的文献求助10
27秒前
高分求助中
(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
Encyclopedia of Forensic and Legal Medicine Third Edition 5000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Aerospace Engineering Education During the First Century of Flight 3000
Agyptische Geschichte der 21.30. Dynastie 3000
Les Mantodea de guyane 2000
Electron Energy Loss Spectroscopy 1500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5779009
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5645254
关于积分的说明 15451020
捐赠科研通 4910481
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2642724
邀请新用户注册赠送积分活动 1590412
关于科研通互助平台的介绍 1544770