Androgen deprivation promotes neuroendocrine differentiation and angiogenesis through CREB-EZH2-TSP1 pathway in prostate cancers
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of aggressive neuroendocrine prostate cancers (NEPC) related to androgen-deprivation therapy (ADT) is rising. NEPC is still poorly understood, such as its neuroendocrine differentiation (NED) and angiogenic phenotypes. Here we reveal that NED and angiogenesis are molecularly connected through EZH2 (enhancer of zeste homolog 2). NED and angiogenesis are both regulated by ADT-activated CREB (cAMP response element-binding protein) that in turn enhances EZH2 activity. We also uncover anti-angiogenic factor TSP1 (thrombospondin-1, THBS1) as a direct target of EZH2 epigenetic repression. TSP1 is downregulated in advanced prostate cancer patient samples and negatively correlates with NE markers and EZH2. Furthermore, castration activates the CREB/EZH2 axis, concordantly affecting TSP1, angiogenesis and NE phenotypes in tumor xenografts. Notably, repressing CREB inhibits the CREB/EZH2 axis, tumor growth, NED, and angiogenesis in vivo. Taken together, we elucidate a new critical pathway, consisting of CREB/EZH2/TSP1, underlying ADT-enhanced NED and angiogenesis during prostate cancer progression.
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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 ».