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Enregistrement W2793652009 · doi:10.1016/j.eururo.2018.02.019

Patient-derived Hormone-naive Prostate Cancer Xenograft Models Reveal Growth Factor Receptor Bound Protein 10 as an Androgen Receptor-repressed Gene Driving the Development of Castration-resistant Prostate Cancer

2018· article· en· W2793652009 sur OpenAlexafffund
Jun Hao, Xinpei Ci, Hui Xue, Rebecca Wu, Xin Dong, Stephen Yiu Chuen Choi, Haiqing He, Yu Wang, Fang Zhang, Sifeng Qu, Fan Zhang, Anne Haegert, Peter W. Gout, Amina Zoubeidi, Colin C. Collins, Martin Gleave, Dong Lin, Yuzhuo Wang

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésProstate cancerAndrogen deprivation therapyMedicineAndrogen receptorGene knockdownCancer researchDownregulation and upregulationOncologyCancerInternal medicineBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although androgen deprivation therapy is initially effective in controlling growth of hormone-naive prostate cancers (HNPCs) in patients, currently incurable castration-resistant prostate cancer (CRPC) inevitably develops. OBJECTIVE: To identify CRPC driver genes that may provide new targets to enhance CRPC therapy. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Patient-derived xenografts (PDXs) of HNPCs that develop CRPC following host castration were examined for changes in expression of genes at various time points after castration using transcriptome profiling analysis; particular attention was given to pre-CRPC changes in expression indicative of genes acting as potential CRPC drivers. OUTCOME MEASUREMENTS AND STATISTICAL ANALYSIS: The functionality of a potential CRPC driver was validated via its knockdown in cultured prostate cancer cells; its clinical relevance was established using data from prostate cancer patient databases. RESULTS AND LIMITATIONS: Eighty genes were found to be significantly upregulated at the CRPC stage, while seven of them also showed elevated expression prior to CRPC development. Among the latter, growth factor receptor bound protein 10 (GRB10) was the most significantly and consistently upregulated gene. Moreover, elevated GRB10 expression in clinical prostate cancer samples correlated with more aggressive tumor types and poorer patient treatment outcome. GRB10 knockdown markedly reduced prostate cancer cell proliferation and activity of AKT, a well-established CRPC mediator. A positive correlation between AKT activity and GRB10 expression was also found in clinical cohorts. CONCLUSIONS: GRB10 acts as a driver of CRPC and sensitizes androgen receptor pathway inhibitors, and hence GRB10 targeting provides a novel therapeutic strategy for the disease. PATIENT SUMMARY: Development of castration-resistant prostate cancer (CRPC) is a major problem in the management of the disease. Using state-of-the-art patient-derived hormone-naive prostate cancer xenograft models, we found and validated the growth factor receptor bound protein 10 gene as a driver of CRPC, indicating that it may be used as a new molecular target to enhance current CRPC therapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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