Molecular model for neuroendocrine prostate cancer progression
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer (PCa) is the most common form of cancer in men in the developed world and the second leading cause of cancer-related deaths. While advanced PCa is initially controlled with hormonal therapies targeting the androgen receptor (AR) pathway, recurrence occurs because of the emergence of lethal castration-resistant PCa (CRPC). Despite newer AR pathway inhibitors that prolong survival, resistance still emerges, most often with rising PSA levels indicative of AR-driven activity, but increasingly as non-AR-driven cancer. Treatment resistance mechanisms include AR-signalling pathway alterations, AR-signalling bypass mechanisms, and AR-independent clonal evolution. The latter mechanism can lead to the emergence of neuroendocrine prostate cancer (NEPC), an aggressive lethal subtype of PCa. The incidence of treatment-induced NEPC is rising because of the widespread use of more potent AR pathway inhibitors. This comprehensive review of major NEPC drivers and facilitators defines three coordinated processes contributing to NEPC progression. Specifically, castration-resistant adenocarcinoma cells gain lineage plasticity under selective pressures of potent AR suppression to transform into AR-independent tumour cells. In concert, neuroendocrine (NE)-specific transdifferentiation factors induce NE lineage of these PCa cells, which, with support of increased proliferation factors, contributes to clonal expansion and tumour repopulation into NEPC. We examine the roles of each of the major NEPC contributors during the disease progression and identify potential therapeutic opportunities for targeted therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».