Penile Cancer-Derived Cells Molecularly Characterized as Models to Guide Targeted Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Penile cancer (PeCa) is a common disease in poor and developing countries, showing high morbidity rates. Despite the recent progress in understanding the molecular events involved in PeCa, the lack of well-characterized in vitro models precludes new advances in anticancer drug development. Here we describe the establishment of five human primary penile cancer-derived cell cultures, including two epithelial and three cancer-associated fibroblast (CAF) cells. Using high-throughput genomic approaches, we found that the epithelial PeCa derived- cells recapitulate the molecular alterations of their primary tumors and present the same deregulated signaling pathways. The differentially expressed genes and proteins identified are components of key oncogenic pathways, including EGFR and PI3K/AKT/mTOR. We showed that epithelial PeCa derived cells presented a good response to cisplatin, a common therapeutic approach used in PeCa patients. The growth of a PeCa-derived cell overexpressing EGFR was inhibited by EGFR inhibitors (cetuximab, gefitinib, and erlotinib). We also identified CAF signature markers in three PeCa-derived cells with fibroblast-like morphology, indicating that those cells are suitable models for PeCa microenvironment studies. We thus demonstrate the utility of PeCa cell models to dissect mechanisms that promote penile carcinogenesis, which are useful models to evaluate therapeutic approaches for the disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».