Osteoblast-Derived Factors Induce an Expression Signature that Identifies Prostate Cancer Metastasis and Hormonal Progression
Notice bibliographique
Résumé
Identification of gene expression signatures associated with metastases provides a tool to discern mechanisms and potential therapeutic targets and may lead toward a molecular classification system in pathology. Prostate cancer (CaP) frequently metastasizes to the bone to form osteoblastic lesions. Correlative clinical data and in vitro evidence have led to the hypothesis that osteoblast-derived factors promote hormonal progression of CaP cells. Here, the gene expression signature of CaP exposed to osteoblast-derived factors was identified. This signature included known androgen-regulated genes, oncogenes, tumor suppressors, and genes whose products are involved in apoptosis and cell cycle. A comparative functional genomic approach involved the application of this responsive gene expression signature to clinical samples of human CaP, melanomas, and oral cancers. Cluster analysis revealed that this gene expression signature had specificity for CaP and could resolve clinical specimens according to stage (benign, localized, and metastatic) and androgen sensitivity with an accuracy of 100% and 80%, respectively. Together, these results suggest that factors derived from osteoblasts induce a more advanced phenotype of CaP and promotes hormonal progression.
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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 | 0,001 | 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 ».