Abstract B012: Genomic and epigenomic drivers of double-negative metastatic prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Systemic targeted therapy in prostate cancer is primarily focused on ablating androgen receptor (AR) signaling. Androgen deprivation therapy and second-generation AR-targeted therapy selectively favor the development of treatment-resistant subtypes of metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC), defined by whether the tumor expresses either AR or neuroendocrine (NE) markers. Among the subtypes of mCRPC, the molecular drivers of double-negative (AR-/NE-) mCRPC are poorly defined. In this study, we comprehensively characterize genomic and epigenomic features of treatment-emergent mCRPC subtypes in 210 tumors by integrating matched RNA sequencing, whole-genome sequencing, and whole-genome bisulfite sequencing. We show that AR-/NE- tumors exhibit a clinically and molecularly distinct phenotype. Patients with AR-/NE- mCRPC tumors have the shortest survival, and these tumors preferentially harbor amplification of the chromatin remodeler CHD7 and loss of PTEN. We demonstrate that methylation changes in CHD7 candidate enhancers are linked to elevated CHD7 expression in AR-/NE+ tumors. Moreover, we use genome-wide methylation analysis to nominate the Krüppel-like factor gene KLF5 as a driver of the AR-/NE- phenotype and link its activity to loss of the tumor suppressor RB1. These observations reveal the aggressiveness of the AR-/NE- tumors and elucidate genomic and epigenomic drivers of mCRPC subtypes, which may facilitate the identification of novel therapeutic targets in this highly aggressive disease. Citation Format: Arian Lundberg, Meng Zhang, Rahul R. Aggarwal, Haolong Li, Li Zhang, Adam Foye, Martin Sjöström, Jonathan Chou, Kevin Chang, Thaidy Moreno-Rodriguez, Raunak Shrestha, Avi Baskin, Xiaolin Zhu, Alana S. Weinstein, Noah Younger, Joshi J. Alumkal, Tomasz M. Beer, Kim N. Chi, Christopher P. Evans, Martin Gleave, Primo N. Lara, Robert E. Reiter, Matthew B. Rettig, Owen N. Witte, Alexander W. Wyatt, Felix Y. Feng, Eric J. Small, David A. Quigley. Genomic and epigenomic drivers of double-negative metastatic prostate cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Advances in Prostate Cancer Research; 2023 Mar 15-18; Denver, Colorado. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(11 Suppl):Abstract nr B012.
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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 | 0,000 |
| 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 ».