Abstract 1931: Targeting master neuronal transcription factor BRN2 in neuroendocrine prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Resistance to newly developed androgen receptor pathway inhibitors (ARPIs), such as Enzalutamide (ENZ), rapidly emerges and patients generally die within two years. In particular, a subset of patients who relapse following ARPI therapy exhibit lineage switching whereby tumours shed their dependence on AR signaling and emerge with neuroendocrine features. These tumours, termed treatment induced neuroendocrine prostate cancer (t-NEPC), carry an extremely poor prognosis and, to date, treatment remains decades old cytotoxic chemotherapy which carries a short-lived response at the cost of significant toxicity. Therefore, targeted therapies for this deadly disease are desperately needed. Thus, the need to develop targeted treatments for this devastating disease is of paramount importance. Recently our group identified the neural transcription factor BRN2 as a major clinically relevant driver of NEPC and aggressive tumor growth, both in vitro and in vivo, suggesting targeting BRN2 is a promising strategy to prevent neuroendocrine differentiation or treat NEPC. Methods: Study the effects of BRN2 inhibition using siRNA and CRISPR K/O models. Results: Inhibition of BRN2 by siRNA and by CRISPR/Cas9 knockout drastically reduced cell proliferation in 42DENZR (NEPC) cell lines. This data was re-capitulated in human NEPC NCI-H660 cells. Loss of BRN2 initiated drastic epigenetic changes in NEPC cell lines as well as in G1 arrest through up-regulation of CDKN1A/1B. This was confirmed using our first in field BRN2 inhibitors. Targeting BRN2 also lead to downregulation several known targets in NEPC like EZH2, AURKA, SOX2 and Peg10. Conclusion: No therapies exist for highly lethal NEPC. Hence, the described work aims to verify BRN2 as a central driver of NEPC, and lay the pre-clinical foundation for the integration of targeted therapies into the treatment landscape to improve survival and quality of life for patients suffering from deadly form of prostate cancer. Citation Format: Daksh Thaper, Ravi Munuganti, Shaghayegh Norouzi, Sahil Kumar, Soojin Kim, Kriti Singh, Sepideh Vahid, Jennifer Bishop, Amina Zoubeidi. Targeting master neuronal transcription factor BRN2 in neuroendocrine prostate cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 1931.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».