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Enregistrement W3083638783 · doi:10.1158/1538-7445.am2020-4361

Abstract 4361: A systematic study of the impact of estrogens and selective estrogen receptor modulators on prostate cancer cell proliferation

2020· article· en· W3083638783 sur OpenAlexaff
Camille Lafront, Lucas Germain, Cindy Weidmann, Étienne Audet‐Walsh

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstrogen receptorLNCaPCancer researchDU145Prostate cancerEstrogenSelective estrogen receptor modulatorAndrogen receptorCell growthOncogeneReceptorEstrogen receptor alphaCancerCellBiologyInternal medicineEndocrinologyCell cycleBreast cancerMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The estrogen receptors ERα and ERβ are expressed in prostate cancer (PCa) cells and are believed to act as an oncogene and a tumor suppressor, respectively, and thus to be attractive therapeutic targets. Indeed, compounds modulating the activity of these receptors already exist and are currently used to treat ERα-positive breast tumors. However, there is a lot of discrepancies regarding the efficacy of anti-estrogen treatments for the management of PCa. Several factors explain these discrepancies, including unspecific antibodies against ERβ, lack of proper estrogenic positive controls, and usage of estrogens and anti-estrogens molecules at high dosages were off-target effects are observed. Our objective was to conduct a systematic study on the impact of estrogenic and anti-estrogenic ligands on PCa cell proliferation and survival. After optimization of our cellular assay using the human breast cancer cell line MCF7, we used five of the most commonly studied human PCa cell models, namely LNCaP, 22Rv1, LAPC4, DU145, and PC3 cells. These cells were treated with nine estrogenic/anti-estrogenic compounds, including five selective estrogen receptor modulators (SERMs), with and without co-treatment with androgens for androgen receptor (AR)-positive cells. In both AR-positive and AR-negative cells, we observed no significant modulation of proliferation following modulation of ERs activity. Using both RNA-seq and Western Blots, ERs expression was mostly undetectable in these models. Our study indicate that commonly used PCa models in vitro are not appropriate models to study the estrogen signaling pathway in PCa. Yet, expression data from PCa tissues indicate a significant expression of both receptors, and indicate that usage of new PCa models or of in vivo models are required to properly study drug repurposing of anti-estrogens and SERMs for PCa treatment. Citation Format: Camille Lafront, Lucas Germain, Cindy Weidmann, Etienne Audet-Walsh. A systematic study of the impact of estrogens and selective estrogen receptor modulators on prostate cancer cell proliferation [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 4361.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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