The Role of Lineage Plasticity in Prostate Cancer Therapy Resistance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lineage plasticity has emerged as an important mechanism of treatment resistance in prostate cancer. Treatment-refractory prostate cancers are increasingly associated with loss of luminal prostate markers, and in many cases induction of developmental programs, stem cell-like phenotypes, and neuroendocrine/neuronal features. Clinically, lineage plasticity may manifest as low PSA progression, resistance to androgen receptor (AR) pathway inhibitors, and sometimes small cell/neuroendocrine pathologic features observed on metastatic biopsy. This mechanism is not restricted to prostate cancer as other malignancies also demonstrate lineage plasticity during resistance to targeted therapies. At present, there is no established therapeutic approach for patients with advanced prostate cancer developing lineage plasticity or small cell neuroendocrine prostate cancer (NEPC) due to knowledge gaps in the underlying biology. Few clinical trials address questions in this space, and the outlook for patients remains poor. To move forward, urgently needed are: (i) a fundamental understanding of how lineage plasticity occurs and how it can best be defined; (ii) the temporal contribution and cooperation of emerging drivers; (iii) preclinical models that recapitulate biology of the disease and the recognized phenotypes; (iv) identification of therapeutic targets; and (v) novel trial designs dedicated to the entity as it is defined. This Perspective represents a consensus arising from the NCI Workshop on Lineage Plasticity and Androgen Receptor-Independent Prostate Cancer. We focus on the critical questions underlying lineage plasticity and AR-independent prostate cancer, outline knowledge and resource gaps, and identify strategies to facilitate future collaborative clinical translational and basic studies in this space.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle