Alternative <scp>RNA</scp> splicing of the <i><scp>GIT</scp>1</i> gene is associated with neuroendocrine prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Potent androgen receptor pathway inhibition (ARPI) therapies have given rise to a lethal, aggressive subtype of castration-resistant prostate cancer (CRPC) called treatment-induced neuroendocrine prostate cancer (t-NEPC). Now, t-NEPC poses a major clinical problem as approximately 20% of CRPC cases bear this subtype-a rate of occurrence that is predicted to rise with the widespread use of ARPI therapies. Unfortunately, there are no targeted therapies currently available to treat t-NEPC as the origin and molecular underpinnings of t-NEPC development remain unclear. In the present study, we identify that RNA splicing of the G protein-coupled receptor kinase-interacting protein 1 (GIT1) gene is a unique event in t-NEPC patients. Specifically, upregulation of the GIT1-A splice variant and downregulation of the GIT1-C variant expressions are associated with t-NEPC patient tumors, patient-derived xenografts, and cell models. RNA-binding assays show that RNA splicing of GIT1 is directly driven by SRRM4 and is associated with the neuroendocrine phenotype in CRPC cohorts. We show that GIT1-A and GIT1-C regulate differential transcriptomes in prostate cancer cells, where GIT1-A regulates genes associated with morphogenesis, neural function, environmental sensing via cell-adhesion processes, and epigenetic regulation. Consistent with our transcriptomic analyses, we report opposing functions of GIT1-A and GIT1-C in the stability of focal adhesions, whereby GIT1-A promotes focal adhesion stability. In summary, our study is the first to report that alternative RNA splicing of the GIT1 gene is associated with t-NEPC and reprograms its function involving FA-mediated signaling and cell processes, which may contribute to t-NEPC development.
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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 ».