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Enregistrement W3152837137 · doi:10.1101/2021.04.20.440154

<i>SPOP</i> mutation confers sensitivity to AR-targeted therapy in prostate cancer by reshaping the androgen-driven chromatin landscape

2021· preprint· en· W3152837137 sur OpenAlexaff
Ivana Grbeša, Michael A. Augello, Deli Liu, Dylan McNally, Christopher Gaffney, Dennis Huang, Kevin Lin, Ramy Goueli, Brian D. Robinson, Francesca Khani, Lesa D. Deonarine, Mirjam Blattner, Olivier Elemento, Elai Davicioni, Andrea Sboner, Christopher E. Barbieri

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesWeill Cornell Medical CollegeMetLife FoundationNational Cancer InstituteDamon Runyon Cancer Research FoundationProstate Cancer Foundation
Mots-clésProstate cancerChromatinAndrogen receptorCancer researchBiologyCarcinogenesisMutantMutationChromoplexyPhenotypeProstateReprogrammingCancerGeneticsDNAGenePCA3

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The normal androgen receptor (AR) cistrome and transcriptional program are fundamentally altered in prostate cancer (PCa). Here, we show that SPOP mutations, an early event in prostate tumorigenesis, reshape the chromatin landscape and AR-directed transcriptional program in normal prostate cells. Induction of SPOP mutation results in DNA accessibility and AR binding patterns found in human PCa. Consistent with dependency on this AR reprogramming, castration of SPOP mutant mouse models results in the loss of neoplastic phenotypes. Finally, human SPOP mutant PCa show improved response to AR-targeted therapies. Together, these results show that a single genomic alteration may be sufficient to reprogram the chromatin of normal prostate cells toward oncogenic phenotypes and that SPOP mutant tumors may be preferentially dependent on AR signaling through this mechanism.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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