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Enregistrement W2993693045 · doi:10.2967/jnumed.119.231068

Differential Expression of Glucose Transporters and Hexokinases in Prostate Cancer with a Neuroendocrine Gene Signature: A Mechanistic Perspective for <sup>18</sup>F-FDG Imaging of PSMA-Suppressed Tumors

2019· article· en· W2993693045 sur OpenAlexafffund
Martin Bakht, Jessica M. Lovnicki, Janice Tubman, Keith Stringer, Jonathan Chiaramonte, Michael R. Reynolds, Iulian Derecichei, Rosa‐Maria Ferraiuolo, Bre‐Anne Fifield, Dorota Lubanska, So Won Oh, Gi Jeong Cheon, Cheol Kwak, Chang Wook Jeong, Keon Wook Kang, John F. Trant, Colm Morrissey, Ilsa M. Coleman, Yuzhuo Wang, Hojjat Ahmadzadehfar, Xuesen Dong, Lisa A. Porter

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeuroendocrine tumorsProstate cancerCancer researchGlucose transporterGene signatureBiologyGlucokinaseGene expressionGeneCancerEndocrinologyBiochemistryGeneticsInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the incidence of de novo neuroendocrine prostate cancer (PC) is rare, recent data suggest that low expression of prostate-specific membrane antigen (PSMA) is associated with a spectrum of neuroendocrine hallmarks and androgen receptor (AR) suppression in PC. Previous clinical reports indicate that PCs with a phenotype similar to neuroendocrine tumors can be more amenable to imaging by <sup>18</sup>F-FDG than by PSMA-targeting radioligands. In this study, we evaluated the association between neuroendocrine gene signature and <sup>18</sup>F-FDG uptake–associated genes including glucose transporters (GLUTs) and hexokinases, with the goal of providing a genomic signature to explain the reported <sup>18</sup>F-FDG avidity of PSMA-suppressed tumors. <b>Methods:</b> Data-mining approaches, cell lines, and patient-derived xenograft models were used to study the levels of 14 members of the <i>SLC2A</i> family (encoding GLUT proteins), 4 members of the hexokinase family (genes <i>HK1</i>–<i>HK3</i> and <i>GCK</i>), and PSMA (<i>FOLH1</i> gene) after AR inhibition and in correlation with neuroendocrine hallmarks. Also, we characterize a neuroendocrine-like PC (NELPC) subset among a cohort of primary and metastatic PC samples with no neuroendocrine histopathology. We measured glucose uptake in a neuroendocrine-induced in vitro model and a zebrafish model by nonradioactive imaging of glucose uptake using a fluorescent glucose bioprobe, GB2-Cy3. <b>Results:</b> This work demonstrated that a neuroendocrine gene signature associates with differential expression of genes encoding GLUT and hexokinase proteins. In NELPC, elevated expression of <i>GCK</i> (encoding glucokinase protein) and decreased expression of <i>SLC2A12</i> correlated with earlier biochemical recurrence. In tumors treated with AR inhibitors, high expression of <i>GCK</i> and low expression of <i>SLC2A12</i> correlated with neuroendocrine histopathology and PSMA gene suppression. GLUT12 suppression and upregulation of glucokinase were observed in neuroendocrine-induced PC cell lines and patient-derived xenograft models. A higher glucose uptake was confirmed in low-PSMA tumors using a GB2-Cy3 probe in a zebrafish model. <b>Conclusion:</b> A neuroendocrine gene signature in neuroendocrine PC and NELPC associates with a distinct transcriptional profile of GLUTs and hexokinases. PSMA suppression correlates with GLUT12 suppression and glucokinase upregulation. Alteration of <sup>18</sup>F-FDG uptake–associated genes correlated positively with higher glucose uptake in AR- and PSMA-suppressed tumors. Zebrafish xenograft tumor models are an accurate and efficient preclinical method for monitoring nonradioactive glucose uptake.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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