A Preclinical Xenograft Model Identifies Castration-Tolerant Cancer-Repopulating Cells in Localized Prostate Tumors
Notice bibliographique
Résumé
A lack of clinically relevant experimental models of human prostate cancer hampers evaluation of potential therapeutic agents. Currently, androgen deprivation therapy is the gold standard treatment for advanced prostate cancer, but inevitably, a subpopulation of cancer cells survives and repopulates the tumor. Tumor cells that survive androgen withdrawal are critical therapeutic targets for more effective treatments, but current model systems cannot determine when they arise in disease progression and are unable to recapitulate variable patient response to treatment. A model system was developed in which stromal-supported xenografts from multiple patients with early-stage localized disease can be tested for response to castration. The histopathology of these xenografts mimicked the original tumors, and short-term host castration resulted in reduced proliferation and increased apoptosis in tumor cells. After 4 weeks of castration, residual populations of quiescent, stem-like tumor cells remained. Without subsequent treatment, these residual cells displayed regenerative potential, because testosterone readministration resulted in emergence of rapidly proliferating tumors. Therefore, this model may be useful for revealing potential cellular targets in prostate cancer, which exist before the onset of aggressive incurable disease. Specific eradication of these regenerative tumor cells that survive castration could then confer survival benefits for patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».