Phenotypic plasticity in prostate cancer: role of intrinsically disordered proteins
Notice bibliographique
Résumé
A striking characteristic of cancer cells is their remarkable phenotypic plasticity, which is the ability to switch states or phenotypes in response to environmental fluctuations. Phenotypic changes such as a partial or complete epithelial to mesenchymal transition (EMT) that play important roles in their survival and proliferation, and development of resistance to therapeutic treatments, are widely believed to arise due to somatic mutations in the genome. However, there is a growing concern that such a deterministic view is not entirely consistent with multiple lines of evidence, which indicate that stochasticity may also play an important role in driving phenotypic plasticity. Here, we discuss how stochasticity in protein interaction networks (PINs) may play a key role in determining phenotypic plasticity in prostate cancer (PCa). Specifically, we point out that the key players driving transitions among different phenotypes (epithelial, mesenchymal, and hybrid epithelial/mesenchymal), including ZEB1, SNAI1, OVOL1, and OVOL2, are intrinsically disordered proteins (IDPs) and discuss how plasticity at the molecular level may contribute to stochasticity in phenotypic switching by rewiring PINs. We conclude by suggesting that targeting IDPs implicated in EMT in PCa may be a new strategy to gain additional insights and develop novel treatments for this disease, which is the most common form of cancer in adult men.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».