Cotargeting Androgen Receptor Splice Variants and mTOR Signaling Pathway for the Treatment of Castration-Resistant Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The PI3K/Akt/mTOR pathway is activated in most castration-resistant prostate cancers (CRPC). Transcriptionally active androgen receptor (AR) plays a role in the majority of CRPCs. Therefore, cotargeting full-length (FL) AR and PI3K/Akt/mTOR signaling has been proposed as a possible, more effective therapeutic approach for CRPC. However, truncated AR-splice variants (AR-V) that are constitutively active and dominant over FL-AR are associated with tumor progression and resistance mechanisms in CRPC. It is currently unknown how blocking the PI3K/Akt/mTOR pathway impacts prostate cancer driven by AR-Vs. Here, we evaluated the efficacy and mechanism of combination therapy to block mTOR activity together with EPI-002, an AR N-terminal domain (NTD) antagonist that blocks the transcriptional activities of FL-AR and AR-Vs in models of CRPC. EXPERIMENTAL DESIGN: To determine the functional roles of FL-AR, AR-Vs, and PI3K/Akt/mTOR pathways, we employed EPI-002 or enzalutamide and BEZ235 (low dose) or everolimus in human prostate cancer cells that express FL-AR or FL-AR and AR-Vs (LNCaP95). Gene expression and efficacy were examined in vitro and in vivo RESULTS: EPI-002 had antitumor activity in enzalutamide-resistant LNCaP95 cells that was associated with decreased expression of AR-V target genes (e.g., UBE2C). Inhibition of mTOR provided additional blockade of UBE2C expression. A combination of EPI-002 and BEZ235 decreased the growth of LNCaP95 cells in vitro and in vivo CONCLUSIONS: Cotargeting mTOR and AR-NTD to block transcriptional activities of FL-AR and AR-Vs provided maximum antitumor efficacy in PTEN-null, enzalutamide-resistant CRPC. Clin Cancer Res; 22(11); 2744-54. ©2015 AACR.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».