Human prostate cancer xenografts in <i>lit/lit</i> mice exhibit reduced growth and androgen‐independent progression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The growth hormone/insulin-like growth factor I (GH/IGF-I) axis has been linked to prostate cancer (PCa) risk. Although previous studies indicate that human breast cancers and a murine PCa model develop more slowly in murine hosts homozygous for a missense mutation in the GH-releasing hormone receptor (lit/lit) whose "little" dwarfed phenotype is caused by suppressed GH and IGF-I production, the role of these two hormones remains controversial. METHODS: To assess how the GH/IGF-I axis influences androgen-responsive, castration-resistant (CR), and androgen-independent (AI) growth of human PCa, we compared xenograft growth of the androgen-responsive human PCa cells, LNCaP, and AI human PCa cells, PC3, in intact and castrate Nod/SCID lit/lit and lit/+ mice, and in vitro growth of these cell lines in lit/lit and lit/+ serum-containing media supplemented with GH or IGF-I. RESULTS: Tumor growth and PSA accumulation rates were suppressed in LNCaP tumor-bearing lit/lit mice pre- and post-castration. Growth of PC3 xenografts in lit/lit mice was also suppressed. In vitro proliferation of LNCaP and PC3 cells cultured in media containing lit/lit mouse serum was decreased as compared to growth in media containing lit/+ serum. Suppressed growth in lit/lit serum could be restored by the addition of IGF-I, and to a lesser extent, GH. Differences in growth correlated with differences in steady-state AKT and ERK1/2 activation. CONCLUSIONS: This study demonstrates that circulating GH and IGF-I can promote androgen-responsive growth, CR progression, and AI expansion of PTEN-deficient human PCa cell xenografts and indicates that IGF-I can promote PCa growth in a suppressed GH environment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».