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Enregistrement W4379144020 · doi:10.1158/1538-7445.prca2023-a037

Abstract A037: Kinase GRK3 connects angiogenesis and neuroendocrine differentiation in prostate cancer progression by enhancing epigenetic activity of HDAC2

2023· article· en· W4379144020 sur OpenAlexaff
Samira Naderinezhad, Zheng Wang, Guoliang Zhang, Michael Ittmann, Martin Gleave, Wenliang Li

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerAngiogenesisCancer researchCancerBiologyMedicineEpigeneticsBioinformaticsInternal medicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Treatment-related neuroendocrine prostate cancer (NEPC) is an aggressive subset of castration-resistant prostate cancer (CRPC), found in ~20% of lethal CRPC. The mechanisms underlying the progression of prostate cancer to NEPC are largely unclear, and new drug targets are desperately needed. NEPC is known to be highly vascularized. Elevated expression of NE markers and increased angiogenesis are two prominent phenotypes of NEPC, and thus are expected to be linked. However, direct molecular links between these two phenotypes are still elusive, whose elucidation will substantially expand our knowledge in NEPC and enable the development of effective treatments for NEPC. Through RNAi & cDNA screening and functional validations, we previously discovered that GPCR-kinase 3 (GRK3) is essential preferentially for highly metastatic cancer cells as compared to lowly metastatic cancer cells. The mechanisms of GRK3 in prostate cancer progression were mostly unknown. Methods: We assessed GRK3’s expression in patient samples through IHC staining on TMA and data mining on public RNA-seq datasets with large cohorts. Using molecular and cell biology methods, we determined the impacts of GRK3 and HDAC2 overexpression and silencing on NE marker expression and angiogenesis in prostate cancer cells. Through biochemistry, we investigated the nature of GRK3-HDAC2 relation. By ChIP-PCR, we measured the impacts of GRK3 genetic and pharmacological modulations on HDAC2’s epigenetic activity. Through compound library screening and biochemical characterization, we searched for novel GRK3 inhibitors to study GRK3 biology and to evaluate whether GRK3 is a suitable drug target for prostate cancer. Results: GRK3 is significantly overexpressed in metastatic prostate tumors from patients, especially in NEPC. GRK3 promotes both angiogenesis and neuroendocrine differentiation in prostate cancer cells, indicating that it is a key missing link for these two phenotypes. Mechanistically, GRK3 enhances the epigenetic repressor activity of histone deacetylase 2 (HDAC2) to suppress key repressors of angiogenesis or NE phenotype. We have identified several compounds that block kinase activity of GRK3 much more potently than that of GRK2, the closest-related kinase to GRK3. Of note, our GRK3 inhibitors could substantially reduce angiogenesis and NE marker expression, as well as significantly inhibit NEPC cell growth in culture and in mouse xenografts. Conclusion: Kinase GRK3 connects angiogenesis and neuroendocrine differentiation in prostate cancer progression. Its mechanism of actions is at least in part through enhancing HDAC2’s epigenetic activity. Results based on our novel GRK3 inhibitors suggest that GRK3 is a valuable new drug target for aggressive prostate cancer. Citation Format: Samira Naderinezhad, Zheng Wang, Guoliang Zhang, Michael Ittmann, Martin Gleave, Wenliang Li. Kinase GRK3 connects angiogenesis and neuroendocrine differentiation in prostate cancer progression by enhancing epigenetic activity of HDAC2 [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 A037.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,364 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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