Integrating endocrine regulatory mechanisms in prostate cancer progression
Notice bibliographique
Résumé
P cancer (PCa) ranks first in incidence among cancers in American males and second as a cause of death by cancer. Beside age, etiologic and progression factors are still not fully identified. Accumulating evidence point to changes in signalling molecules and pathways as means to confer survival and/or growth advantages to tumor cells as they evolve with time and become resistant to androgen deprivationand chemo-therapies. Our studies on the non-receptor Fak and Fer tyrosine kinases (TKs) indicate that beside their up-regulation in PCa, these kinases are key elements controlling PCa cell motility and survival/growth, respectively. Notably, Fak signaling complexes with Src, paxillin and integrins are involved in PCa cell response to neuroendocrine (NE) products, eliciting selective patterns based on androgen receptor (AR) expression in PCa cells. The Fer TK integrates signals emanating from interleukin (IL)-6 and to a lesser extent growth factors (EGF, IGF-1) and also androgens. This occurs through STAT3 and AR, both identified as Fer substrates and binding partners and accumulating into the nucleus where they regulate transcription. Altogether, these mechanisms favor the adaptation of androgen-sensitive luminal-like tumor cells and the concomitant selection of androgen-independent tumor cell subsets (stem, NE). They concur to cell heterogeneity of tumors and metastases as observed during PCa 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».