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Enregistrement W2740043261 · doi:10.1158/1538-7445.am2017-220

Abstract 220: Proteomic identification of therapeutics targets for Enzalutamide resistance in Castration Resistant Prostate Cancer

2017· article· en· W2740043261 sur OpenAlexaffabout
Lauriane Vélot, Dominique Lévesque, François‐Michel Boisvert, Nicolas Bisson, Frédéric Pouliot

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnzalutamideProstate cancerAndrogen receptorAndrogen deprivation therapyContext (archaeology)Cancer researchAndrogenTestosterone (patch)MedicineCancerCancer cellInternal medicineOncologyBiologyHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Prostate cancer (PC) is the most frequently diagnosed cancer in Canadian men and is the 3rd cause of cancer mortality. The Androgen Receptor (AR) is activated by androgens (e.g. testosterone), which leads to prostatic cell proliferation. The primary treatment for advanced PC is androgen-deprivation therapy, which is achieved via surgical or chemical castration. Nevertheless, most PC will become castration-resistant (CRPC). Although new anti-androgens (e.g. Enzalutamide) were developed to improve patients’ survival, their efficacy is still very limited and most CRPC patients will die from the disease within a few years. We postulate that by gaining insights into AR signalling networks in the context of CRPC, we could better direct patients towards the best-suited therapy and propose new therapeutic targets. To this aim, we took advantage of an innovative proteomics approach, namely proximity-labeling (BioID), to characterize global AR signalling networks in hormone-dependant LAPC4 cells. We identified 45 AR-associated proteins in non-stimulated cells, 35 of which were not previously reported. Upon androgenic stimulation, the AR signalling network increased to 320 proteins, including 278 (253 were novel) that were restricted to androgen-stimulated cells. Enzalutamide treatment resulted in a loss of 259 proteins from the network when compared to stimulated cells. As expected, this reproduced quite faithfully the status of non-stimulated LAPC4 cells. Interestingly, we identified 4 proteins in the AR network specifically after Enzalutamide treatment. These are interesting targets that may be relevant for the acquisition or the prediction of Enzalutamide resistance. Hence, they could become in time alternative therapeutic targets for CRPC treatment, to be used when Enzalutamide fails. Citation Format: Lauriane VELOT, Dominique Levesque, François-Michel Boisvert, Nicolas Bisson, Frédéric Pouliot. Proteomic identification of therapeutics targets for Enzalutamide resistance in Castration Resistant Prostate Cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 220. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-220

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
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