RB1-deficient prostate tumor growth and metastasis are vulnerable to ferroptosis induction via the E2F/ACSL4 axis
Notice bibliographique
Résumé
Inactivation of the RB1 tumor suppressor gene is common in several types of therapy-resistant cancers, including metastatic castration-resistant prostate cancer, and predicts poor clinical outcomes. Effective therapeutic strategies against RB1-deficient cancers remain elusive. Here, we showed that RB1 loss/E2F activation sensitized cancer cells to ferroptosis, a form of regulated cell death driven by iron-dependent lipid peroxidation, by upregulating expression of ACSL4 and enriching ACSL4-dependent arachidonic acid-containing phospholipids, which are key components of ferroptosis execution. ACSL4 appeared to be a direct E2F target gene and was critical to RB1 loss-induced sensitization to ferroptosis. Importantly, using cell line-derived xenografts and genetically engineered tumor models, we demonstrated that induction of ferroptosis in vivo by JKE-1674, a highly selective and stable GPX4 inhibitor, blocked RB1-deficient prostate tumor growth and metastasis and led to improved survival of the mice. Thus, our findings uncover an RB/E2F/ACSL4 molecular axis that governs ferroptosis and also suggest a promising approach for the treatment of RB1-deficient malignancies.
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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 ».