Targeting <scp>MCT</scp>4 to reduce lactic acid secretion and glycolysis for treatment of neuroendocrine prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Development of neuroendocrine prostate cancer (NEPC) is emerging as a major problem in clinical management of advanced prostate cancer (PCa). As increasingly potent androgen receptor (AR)-targeting antiandrogens are more widely used, PCa transdifferentiation into AR-independent NEPC as a mechanism of treatment resistance becomes more common and precarious, since NEPC is a lethal PCa subtype urgently requiring effective therapy. Reprogrammed glucose metabolism of cancers, that is elevated aerobic glycolysis involving increased lactic acid production/secretion, plays a key role in multiple cancer-promoting processes and has been implicated in therapeutics development. Here, we examined NEPC glucose metabolism using our unique panel of patient-derived xenograft PCa models and patient tumors. By calculating metabolic pathway scores using gene expression data, we found that elevated glycolysis coupled to increased lactic acid production/secretion is an important metabolic feature of NEPC. Specific inhibition of expression of MCT4 (a plasma membrane lactic acid transporter) by antisense oligonucleotides led to reduced lactic acid secretion as well as reduced glucose metabolism and NEPC cell proliferation. Taken together, our results indicate that elevated glycolysis coupled to excessive MCT4-mediated lactic acid secretion is clinically relevant and functionally important to NEPC. Inhibition of MCT4 expression appears to be a promising therapeutic strategy for NEPC.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».