A Systematic Study of the Impact of Estrogens and Selective Estrogen Receptor Modulators on Prostate Cancer Cell Proliferation
Notice bibliographique
Résumé
The estrogen signaling pathway has been reported to modulate prostate cancer (PCa) progression through the activity of estrogen receptors α and β (ERα and ERβ). Given that selective estrogen receptor modulators (SERMs) are used to treat breast cancer, ERs have been proposed as attractive therapeutic targets in PCa. However, many inconsistencies regarding the expression of ERs and the efficacy of SERMs for PCa treatment exist, notably due to the use of ERβ antibodies lacking specificity and treatments with high SERM concentrations leading to off-target effects. To end this confusion, our objective was to study the impact of estrogenic and anti-estrogenic ligands in well-studied in vitro PCa models with appropriate controls, dosages, and ER subtype-specific antibodies. When using physiologically relevant concentrations of nine estrogenic/anti-estrogenic compounds, including five SERMs, we observed no significant modulation of PCa cell proliferation. Using RNA-seq and validated antibodies, we demonstrate that these PCa models do not express ERs. In contrast, RNA-seq from PCa samples from patients have detectable expression of ERα. Overall, our study reveals that commonly used PCa models are inappropriate to study ERs and indicate that usage of alternative models is essential to properly assess the roles of the estrogen signaling pathway in PCa.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».