Identification of DEK as a potential therapeutic target for neuroendocrine prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
// Dong Lin 1 , Xin Dong 2 , Kendric Wang 1 , Alexander W. Wyatt 1 , Francesco Crea 1, 2 , Hui Xue 2 , Yuwei Wang 2 , Rebecca Wu 2 , Robert H. Bell 1 , Anne Haegert 1 , Sonal Brahmbhatt 1 , Antonio Hurtado-Coll 1 , Peter W. Gout 2 , Ladan Fazli 1 , Martin E. Gleave 1 , Colin C. Collins 1 , Yuzhuo Wang 1, 2 1 Vancouver Prostate Centre & Department of Urologic Sciences, University of British Columbia, Vancouver, BC V6H 3Z6, Canada 2 Department of Experimental Therapeutics, BC Cancer Agency, Vancouver, BC V5Z 1L3, Canada Correspondence to: Yuzhuo Wang, e-mail: ywang@bccrc.ca Keywords: neuroendocrine prostate cancer, patient-derived xenograft model, DEK, biomarker Received: September 11, 2014 Accepted: November 24, 2014 Published: December 11, 2014 ABSTRACT Neuroendocrine prostate cancer (NEPC) is an aggressive subtype of prostate cancer which does not respond to hormone therapy. Research of NEPC has been hampered by a lack of clinically relevant in vivo models. Recently, we developed a first-in-field patient tissue-derived xenograft model of complete neuroendocrine transdifferentiation of prostate adenocarcinoma. By comparing gene expression profiles of a transplantable adenocarcinoma line (LTL331) and its NEPC subline (LTL331R), we identified DEK as a potential biomarker and therapeutic target for NEPC. In the present study, elevated DEK protein expression was observed in all NEPC xenograft models and clinical NEPC cases, as opposed to their benign counterparts (0%), hormonal naïve prostate cancer (2.45%) and castration-resistant prostate cancer (29.55%). Elevated DEK expression was found to be an independent clinical risk factor, associated with shorter disease-free survival of hormonal naïve prostate cancer patients. DEK silencing in PC-3 cells led to a marked reduction in cell proliferation, cell migration and invasion. The results suggest that DEK plays an important role in the progression of prostate cancer, especially to NEPC, and provides a potential biomarker to aid risk stratification of prostate cancer and a novel target for therapy of NEPC.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».