Differential Expression of a Panel of Ten CNTN1-Associated Genes during Prostate Cancer Progression and the Predictive Properties of the Panel towards Prostate Cancer Relapse
Notice bibliographique
Résumé
Contactin 1 (CNTN1) is a new oncogenic protein of prostate cancer (PC); its impact on PC remains incompletely understood. We observed CNTN1 upregulation in LNCaP cell-derived castration-resistant PCs (CRPC) and CNTN1-mediated enhancement of LNCaP cell proliferation. CNTN1 overexpression in LNCaP cells resulted in enrichment of the CREIGHTON_ENDOCRINE_THERAPY_RESISTANCE_3 gene set that facilitates endocrine resistance in breast cancer. The leading-edge (LE) genes (n = 10) of this enrichment consist of four genes with limited knowledge on PC and six genes novel to PC. These LE genes display differential expression during PC initiation, metastatic progression, and CRPC development, and they predict PC relapse following curative therapies at hazard ratio (HR) 2.72, 95% confidence interval (CI) 1.96–3.77, and p = 1.77 × 10−9 in The Cancer Genome Atlas (TCGA) PanCancer cohort (n = 492) and HR 2.72, 95% CI 1.84–4.01, and p = 4.99 × 10−7 in Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSKCC) cohort (n = 140). The LE gene panel classifies high-, moderate-, and low-risk of PC relapse in both cohorts. Additionally, the gene panel robustly predicts poor overall survival in clear cell renal cell carcinoma (ccRCC, p = 1.13 × 10−11), consistent with ccRCC and PC both being urogenital cancers. Collectively, we report multiple CNTN1-related genes relevant to PC and their biomarker values in predicting PC relapse.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».