Regulation of eIF4F Translation Initiation Complex by the Peptidyl Prolyl Isomerase FKBP7 in Taxane-resistant Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Targeted therapies that use the signaling pathways involved in prostate cancer are required to overcome chemoresistance and improve treatment outcomes for men. Molecular chaperones play a key role in the regulation of protein homeostasis and are potential targets for overcoming chemoresistance. Experimental Design: We established 4 chemoresistant prostate cancer cell lines and used image-based high-content siRNA functional screening, based on gene-expression signature, to explore mechanisms of chemoresistance and identify new potential targets with potential roles in taxane resistance. The functional role of a new target was assessed by in vitro and in vivo silencing, and mass spectrometry analysis was used to identify its downstream effectors. Results: We identified FKBP7, a prolyl-peptidyl isomerase overexpressed in docetaxel-resistant and in cabazitaxel-resistant prostate cancer cells. This is the first study to characterize the function of human FKBP7 and explore its role in cancer. We discovered that FKBP7 was upregulated in human prostate cancers and its expression correlated with the recurrence observed in patients receiving docetaxel. FKBP7 silencing showed that FKBP7 is required to maintain the growth of chemoresistant cell lines and chemoresistant tumors in mice. Mass spectrometry analysis revealed that FKBP7 interacts with eIF4G, a component of the eIF4F translation initiation complex, to mediate the survival of chemoresistant cells. Using small-molecule inhibitors of eIF4A, the RNA helicase component of eIF4F, we were able to kill docetaxel- and cabazitaxel-resistant cells. Conclusions: Targeting FKBP7 or the eIF4G-containing eIF4F translation initiation complex could be novel therapeutic strategies to eradicate taxane-resistant prostate cancer cells.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».