Immunotargeting of tumor-specific antigens is a powerful therapeutic strategy. Immunotherapies directed at MHC-I complexes have expanded the scope of antigens and enabled the direct targeting of intracellular oncoproteins at the cell surface. We asked whether covalent drugs that alkylate mutated residues on oncoproteins could act as haptens to generate unique MHC-I-restricted neoantigens. Here, we report that KRAS G12C mutant cells treated with the covalent inhibitor ARS1620 present ARS1620-modified peptides in MHC-I complexes. Using ARS1620-specific antibodies identified by phage display, we show that these haptenated MHC-I complexes can serve as tumor-specific neoantigens and that a bispecific T cell engager construct based on a hapten-specific antibody elicits a cytotoxic T cell response against KRAS G12C cells, including those resistant to direct KRAS G12C inhibition. With multiple K-RAS G12C inhibitors in clinical use or undergoing clinical trials, our results present a strategy to enhance their efficacy and overcome the rapidly arising tumor resistance.

Abstract Current small molecule inhibitors of KRAS(G12C) bind irreversibly in the switch-II pocket, exploiting the strong nucleophilicity of the acquired cysteine as well as the preponderance of the GDP-bound form of this mutant. Nevertheless, many oncogenic KRAS mutants lack these two features, and it remains unknown whether targeting the switch-II pocket is a practical therapeutic approach for KRAS mutants beyond G12C. Here we use NMR spectroscopy and a novel cellular KRAS engagement assay to address this question by examining a collection of SII-P ligands from the literature and from our own laboratory. We show that the switch-II pockets of many GTP hydrolysis-deficient KRAS hotspot (G12, G13, Q61) mutants are accessible using non-covalent ligands, and that this accessibility is not necessarily coupled to the GDP state of KRAS. The results we describe here emphasize the switch-II pocket as a privileged drug binding site on KRAS and unveil new therapeutic opportunities in RAS-driven cancer.

Abstract Alcohol Use Disorder (AUD) is a devastating psychiatric disorder affecting a large portion of the population. Unfortunately, efficacious medications to treat the disease are limited and thus AUD represents an area of unmet medical need. mTORC1 plays a crucial role in neuroadaptations underlying alcohol use. mTORC1 also contributes to alcohol craving, habit, and relapse. Thus, mTORC1 inhibitors are promising therapeutic agents to treat AUD. However, chronic inhibition of mTORC1 in the periphery produces undesirable side effects in humans, which limit their potential clinical use for the treatment of AUD. To overcome these limitations, we utilized a binary drug strategy in which mice were co-administered the mTORC1 inhibitor RapaLink-1 together with a novel small molecule (RapaBlock) to protect mTORC1 activity in the periphery. We show that the dual administration of RapaLink-1 with RapaBlock, abolishes RapaLink-1-dependent mTORC1 inhibition in the liver and blocks adverse side effects detected in humans including body weight loss, glucose intolerance and liver toxicity. Importantly, we show that co-administration of RapaLink-1 and RapaBlock inhibits alcohol-dependent mTORC1 activation in the Nucleus Accumbens and robustly moderates the level of alcohol use. Our data present a novel approach that could be used to treat individuals suffering from AUD.

A Ge-polymer hybrid waveguide is sandwiched between an indium phosphide (InP) reflective gain chip and a fiber Bragg grating (FBG) to construct a laser system. The hybrid waveguide serves as a bridge between the gain chip and the fiber with tailored mode-field matching at both facets. The 50-nm amorphous Ge (α-Ge) layer shows a nonlinear absorption effect at 1550 nm. The hybrid waveguide is further verified by a femtosecond laser transmission experiment to show the pulse width compression effect. Such waveguide is then integrated inside the laser cavity as a passive saturable absorber to modulate the longitudinal modes for a pulsed output. This polymer-bridged mode-locked laser adopts an InP gain chip for compact assembly and also a FBG with a flexible length to adjust the pulse repetition rate. The mode-locked laser output around the designed 50 MHz repetition rate is demonstrated. The pulse width is measured as 147 ps, and the signal-to-noise ratio is larger than 50 dB. This work introduces a "ternary" mode-locked laser system, taking advantage of discrete photonic components bridged by a polymer-based waveguide. It also proves the feasibility of applying α-Ge films as practical and low-cost saturable absorbers in photonic devices.

Here we report the design, synthesis and characterization of bifunctional chemical ligands that induce the association of Ras with ubiquitously expressed immunophilin proteins such as FKBP12 and cyclophilin A. We show this approach is applicable to two distinct Ras ligand scaffolds, and that both the identity of the immunophilin ligand and the linker chemistry affect compound efficacy in biochemical and cellular contexts. These ligands bind to Ras in an immunophilin-dependent fashion and mediate the formation of tripartite complexes of Ras, immunophilin and the ligand. The recruitment of cyclophilin A to GTP-bound Ras blocks its interaction with B-Raf in biochemical assays. Our study demonstrates the feasibility of ligand-induced association of Ras with intracellular proteins and suggests it as a promising therapeutic strategy for Ras-driven cancers.

SUMOylation in plants is associated with biotic and abiotic stress responses, flowering and other aspects of development, and ICE1 protein SUMOylation by SUMO E3 ligase SIZ1 plays important roles in plant cold tolerance. Here, we reported the subcellular localization of EcaICE1 and its interaction with EcaSIZ1 in Eucalyptus camaldulensis . The genes EcaICE1 and EcaSIZ1 were isolated by homologous cloning. The subcellular localization analysis showed that EcaICE1 was located in nucleus. Bimolecular fluorescence complementation (BiFC) analysis revealed that EcaICE1 could interact with EcaSIZ1 in the nucleus of Nicotiana benthamiana leaves. Moreover, yeast two-hybrid assay confirmed that the amino acid region from position 84 to 126 in EcaICE1 was critical for the strong transactivation activity of EcaICE1 and that the C terminal region from position 361 to 557 in EcaICE1 was the key region for its interaction with EcaSIZ1 by using different truncated lengths of non-transactivation activity of EcaICE1 as the bait protein. Collectively, our results showed that EcaICE1 may have a SUMOylation pathway similar to Arabidopsis thaliana .

Abstract Coronavirus disease 2019 (COVID-19), caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), has resulted in millions of deaths worldwide and massive societal and economic burden. Recently, a new variant of SARS-CoV-2, known as B.1.1.7, was first detected in the United Kingdom and is spreading in several other countries, heightening public health concern and raising questions as to the resulting effectiveness of vaccines and therapeutic interventions. We and others previously identified host-directed therapies with antiviral efficacy against SARS-CoV-2 infection. Less prone to the development of therapy resistance, host-directed drugs represent promising therapeutic options to combat emerging viral variants as host genes possess a lower propensity to mutate compared to viral genes. Here, in the first study of the full-length B.1.1.7 variant virus, we find two host-directed drugs, plitidepsin (aplidin; inhibits translation elongation factor eEF1A) and ralimetinib (inhibits p38 MAP kinase cascade), as well as remdesivir, to possess similar antiviral activity against both the early-lineage SARS-CoV-2 and the B.1.1.7 variant, evaluated in both human gastrointestinal and lung epithelial cell lines. We find that plitidepsin is over an order of magnitude more potent than remdesivir against both viruses. These results highlight the importance of continued development of host-directed therapeutics to combat current and future coronavirus variant outbreaks.

Driver distraction detection not only helps to improve road safety and prevent traffic accidents, but also promotes the development of intelligent transportation systems, which is of great significance for creating a safer and more efficient transportation environment. Since deep learning algorithms have very strong feature learning abilities, more and more deep learning-based driver distraction detection methods have emerged in recent years. However, the majority of existing deep learning-based methods are optimized only through the constraint of classification loss, making it difficult to obtain features with high discrimination, so the performance of these methods is very limited. In this paper, to improve the discrimination between features of different classes of samples, we propose a high-discrimination feature learning strategy and design a driver distraction detection model based on Swin Transformer and the highly discriminative feature learning strategy (ST-HDFL). Firstly, the features of input samples are extracted through the powerful feature learning ability of Swin Transformer. Then, the intra-class distance of samples of the same class in the feature space is reduced through the constraint of sample center distance loss (SC loss), and the inter-class distance of samples of different classes is increased through the center vector shift strategy, which can greatly improve the discrimination of different class samples in the feature space. Finally, we have conducted extensive experiments on two publicly available datasets, AUC-DD and State-Farm, to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The experimental results show that our method can achieve better performance than many state-of-the-art methods, such as Drive-Net, MobileVGG, Vanilla CNN, and so on.

ABSTRACT The mammalian cerebrum performs high level sensory, motor control and cognitive functions through highly specialized cortical networks and subcortical nuclei. Recent surveys of mouse and human brains with single cell transcriptomics 1–3 and high-throughput imaging technologies 4,5 have uncovered hundreds of neuronal cell types and a variety of non-neuronal cell types distributed in different brain regions, but the cell-type-specific transcriptional regulatory programs responsible for the unique identity and function of each brain cell type have yet to be elucidated. Here, we probe the accessible chromatin in >800,000 individual nuclei from 45 regions spanning the adult mouse isocortex, olfactory bulb, hippocampus and cerebral nuclei, and use the resulting data to define 491,818 candidate cis regulatory DNA elements in 160 distinct sub-types. We link a significant fraction of them to putative target genes expressed in diverse cerebral cell types and uncover transcriptional regulators involved in a broad spectrum of molecular and cellular pathways in different neuronal and glial cell populations. Our results provide a foundation for comprehensive analysis of gene regulatory programs of the mammalian brain and assist in the interpretation of non-coding risk variants associated with various neurological disease and traits in humans. To facilitate the dissemination of information, we have set up a web portal ( http://catlas.org/mousebrain ).

Abstract Single-cell RNA sequencing datasets comprise true single cells, or singlets, in addition to cells that coalesce during the protocol, or doublets. Identifying singlets with high fidelity in single-cell RNA sequencing is necessary to avoid false negative and false positive discoveries. Although several methodologies have been proposed to infer true singlets and doublets, they typically rely on datasets being highly heterogeneous. Here we develop and apply singletCode, a computational framework that leverages datasets with synthetically introduced DNA barcodes for a hitherto unexplored application: to extract ground truth singlets. We demonstrate the feasibility of singlets extracted via singletCode to evaluate the performance and robustness of existing doublet detection methods. We find that existing doublet detection methods are not as sensitive as expected when tested on doublets simulated from experimentally realistic ground truth singlets. As DNA barcoded datasets are being increasingly reported, singletCode can identify singlets and inform rational choice of doublet detecting algorithms and their associated limitations.