ERG Cooperates with Androgen Receptor in Regulating Trefoil Factor 3 in Prostate Cancer Disease Progression
Notice bibliographique
Résumé
To elucidate the role of ETS gene fusions in castration-resistant prostate cancer (CRPC), we characterized the transcriptome of 54 CRPC tumor samples from men with locally advanced or metastatic disease. Trefoil factor 3 (TFF3) emerged as the most highly differentially regulated gene with respect to ERG rearrangement status and resistance to hormone ablation therapy. Conventional chromatin immunoprecipitation (ChIP)-polymerase chain reaction and ChIP followed by DNA sequencing (ChIP-seq) revealed direct binding of ERG to ETS binding sites in the TFF3 promoter in ERG-rearranged prostate cancer cell lines. These results were confirmed in ERG-rearranged hormone-naive prostate cancer (HNPC) and CRPC tissue samples. Functional studies demonstrated that ERG has an inhibitory effect on TFF3 expression in hormone-naive cancer but not in the castration-resistant state. In addition, we provide evidence suggesting an effect of androgen receptor signaling on ERG-regulated TFF3 expression. Furthermore, TFF3 overexpression enhances ERG-mediated cell invasion in CRPC prostate cancer cells. Taken together, our findings reveal a novel mechanism for enhanced tumor cell aggressiveness resulting from ERG rearrangement in the castration-resistant setting through TFF3 gene expression.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».