Treatment resistance in prostate cancer: Rationale of combination therapy (85.2)
Notice bibliographique
Résumé
Despite advances in targeting the androgen receptor in prostate cancer patients which have led to unprecedented improvements in both overall survival and disease free, challenges still remain. Recently FDA approved second generation anti‐androgen Enzalutamide (ENZ) has limited efficacy in a substantial percentage of men and even those showing dramatic responses still develop resistance. These clinical results underscore the importance of understanding the mechanisms of resistance to ENZ. As seen in patients, we found that the resistance also occurs in our preclinical LNCaP xenograft model; the maximum androgen blockade (castration plus ENZ) leads to cancer recurrence in 80% of the ENZ treated tumors while only 20% responded to treatment. Targeting the AR in ENZ resistant tumors with a 3rd generation AR inhibitor was short lived. These data highlight that unexplored signalling pathways drive treatment resistance beyond classical AR reactivation underscore the need of more effective therapies. Using unbiased approaches of gene profiling and sequencing, we found that resistance is heterogeneous and displays cell plasticity indicating the existence of the epithelial cells driven by AR, the emergence of cancer stem cells (CSCs) and cells that may have progressed through an epithelial‐to mesenchymal transition (EMT). We will discuss the involvement of oncogenic and survival pathways driving the resistance as well as the rational of co‐targeting therapy to enhance the efficacy of Enzalutamide for better and long anti‐cancer response. This work is supported by Prostate Cancer Canada Movember Team grant, Prostate Cancer Foundation USA and NCI SPORE Pilot grant
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».