Knockdown of HSF1 sensitizes resistant prostate cancer cell line to chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of prostate cancer patients usually starts with androgen ablation and followed by chemotherapy; however, in some cases the tumor develops resistant phenotype. Combination therapy is currently regarded as a cornerstone in cancer therapy to overcome the drug resistance. Herein, we investigated the combinatory effect of Docetaxel and Trastuzumab with a novel nanomedicine, BCc1. Also, we knocked down the expression of Heat shock factor-1, HSF1, in resistant Prostate Cancer cell line 3, PC3, using RNA interference, RNAi, to sensitize the cancer cells to the drug treatment. We observed down-regulation of Erb-B2 Receptor Tyrosine Kinase 3, ERBB3, B-Cell Leukemia/Lymphoma 2, BCL2, and Heat Shock Protein 90, HSP90, in HSF1 knockdown PC3 cells. Knockdown of HSF1 made PC3 cells more susceptible to Docetaxel treatment. Additionally, BCc1 nanomedicine was tested on prostate cancer cell line PC3 for the first time. It resulted in reduced metabolic activity in these cells. We propose that a combination of the gene therapy and the chemotherapy gives more favorable results in the treatment of refractory prostate cancer.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».