Novel Biomarkers for Prostate Cancer Progression
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer is the most frequently diagnosed type of cancer in Canadian men, with 1 in every 8 men being diagnosed with it at some point in their life. It is, however, often very manageable if detected early enough. Determining which patients have a high potential for progression remains a significant barrier in the treatment of this disease. Using data collected from prostate cancer patients, the University of Windsor computer science department developed technology to isolate novel RNA splice variants that are differentially expressed through progression of prostate cancer. This could indicate a mechanism by which prostate cancer evolves and could provide valuable prognostic markers. To validate the biological significance of these RNA variants, RNA was collected from prostate cells at various stages of progression to aggressive, androgen-independent cancer. Expression of the various transcript variants was analyzed using quantitative-real-time-PCR. One particular splice variant that has emerged as potentially important is from the WWP2 gene, an E3 ubiquitin ligase which has previously been shown to down-regulate the tumour suppressor PTEN. We have demonstrated that protein expression patterns mimic that of the RNA transcript, being increased abruptly at stage III prostate cancer. We are currently investigating how this specific splice pattern can alter WWP2 expression by knocking down expression of the transcript and testing the effects on cell growth and proliferation through various cell culture assays. Expression profiles of these splice variants could act as important biomarkers indicating the severity and likelihood of progression. This could be an invaluable tool in preventing overtreatment leaving life-long side effects of treatment for cancers not likely to progress. Furthermore targeting some of the gene products, like WWP2, may represent a valuable treatment option for aggressive late stage cancers.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».