Gelsolin Governs the Neuroendocrine Transdifferentiation of Prostate Cancer Cells and Suppresses the Apoptotic Machinery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: Interleukin 6 (IL6) is increased in patients with progressive prostate cancer and induces its transdifferentiation to neuroendocrine prostate cancer. Neuroendocrine prostate cancer has become one of the greatest challenges in treating castration-resistant disease and is linked to poor prognosis. It is necessary to understand better the cellular events associated with IL6-mediated neuroendocrine differentiation to prevent it and identify potential new therapeutic targets. MATERIALS AND METHODS: In the present study, an IL6-inducible neuroendocrine differentiation model established specifically for this purpose was applied using LNCaP cells. Proteomics and western blot analyses were used to identify proteins involved in neuroendocrine differentiation. Subsequently, the role of gelsolin (GSN) in the neuroendocrine differentiation model was characterized (knock-down analyses, microscopic co-localization analyses, apoptosis assay) and GSN expression levels in patient material were investigated. RESULTS: This study revealed that GSN is a crucial factor in the neuroendocrine differentiation process. CONCLUSION: It was shown that siRNA-mediated knock-down of GSN can inhibit neuroendocrine differentiation, making it a valid target for preventing IL6-mediated neuroendocrine differentiation.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».