Lessons from in-vivo models of castration-resistant prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Although the treatment of castration-resistant prostate cancer (CRPC) has benefited from the use of increasingly potent androgen synthesis inhibitors and androgen receptor (AR) antagonists, it is only marginally effective. There is therefore a critical need for a better understanding of the mechanisms underlying the CRPC development and more effective therapeutic approaches. Here, we focus on the advancements reported in the last 18 months, particularly with regard to the mechanisms of castration resistance and potential therapeutic targets emerging from the studies with in-vivo models. RECENT FINDINGS: Recent findings indicate that AR-dependent mechanisms, for example, increased expression of CYP17A1 and AR splice variants, play important roles in in-vivo castration resistance to new antiandrogens and androgen synthesis inhibitors. Whereas current therapeutic approaches focus on AR-dependent CRPC, studies based on genetically engineered mouse models indicate that castration resistance can develop in the absence of robust AR signaling. Furthermore, increasing evidence suggests that cellular plasticity of prostate adenocarcinoma allows AR-independent CRPC development via various adaptive mechanisms. SUMMARY: Significant progress has been made in the understanding of AR-dependent and AR-independent mechanisms involved in the development of CRPC. This may lead to identification of new therapeutic targets and improved therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».