Prostate cancer-derived holoclones: a novel and effective model for evaluating cancer stemness
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer accounts for approximately 13.5% of all newly diagnosed male cancer cases. Significant clinical burdens remain in terms of ineffective prognostication, with overtreatment of insignificant disease. Additionally, the pathobiology underlying disease heterogeneity remains poorly understood. As the role of cancer stem cells in the perpetuation of aggressive carcinoma is being substantiated by experimental evidence, it is crucially important to understand the molecular mechanisms, which regulate key features of cancer stem cells. We investigated two methods for in vitro cultivation of putative prostate cancer stem cells based on 'high-salt agar' and 'monoclonal cultivation'. Data demonstrated 'monoclonal cultivation' as the superior method. We demonstrated that 'holoclones' expressed canonical stem markers, retained the exclusive ability to generate poorly differentiated tumours in NOD/SCID mice and possessed a unique mRNA-miRNA gene signature. miRNA:Target interactions analysis visualised potentially critical regulatory networks, which are dysregulated in prostate cancer holoclones. The characterisation of this tumorigenic population lays the groundwork for this model to be used in the identification of proteomic or small non-coding RNA therapeutic targets for the eradication of this critical cellular population. This is significant, as it provides a potential route to limit development of aggressive disease and thus improve survival rates.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».