Epidermal Growth Factor Is Essential for the Maintenance of Novel Prostate Epithelial Cells Isolated From Patient-Derived Organoids
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer (PCa) is the second leading cause of cancer-related mortality and morbidity among males worldwide. Deciphering the biological mechanisms and molecular pathways involved in PCa pathogenesis and progression has been hindered by numerous technical limitations mainly attributed to the limited number of cell lines available, which do not recapitulate the diverse phenotypes of clinical disease. Indeed, PCa has proven problematic to establish as cell lines in culture due to its heterogeneity which remains a challenge, despite the various in vitro and in vivo model systems available. Growth factors have been shown to play a central role in the complex regulation of cell proliferation among hormone sensitive tumors, such as PCa. Here, we report the isolation and characterization of novel patient-derived prostate epithelial (which we named as AUB-PrC) cells from organoids culture system. We also assessed the role of epidermal growth factor (EGF) in culturing those cells. We profiled the AUB-PrC cells isolated from unaffected and tumor patient samples via depicting their molecular and epithelial lineage features through immunofluorescence staining and quantitative real-time PCR (qRT-PCR), as well as through functional assays and transcriptomic profiling through RNA sequencing. In addition, by optimizing a previously established prostate organoids culture system, we were able to grow human prostate epithelial cells using growth medium and EGF only. With these data collected, we were able to gain insight at the molecular architecture of novel human AUB-PrC cells, which might pave the way for deciphering the mechanisms that lead to PCa development and progression, and ultimately improving prognostic abilities and treatments.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».