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Enregistrement W4393087263 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-948

Abstract 948: A novel combinatorial therapy for lethal neuroendocrine prostate cancer

2024· article· en· W4393087263 sur OpenAlexaff
Mu‐En Wang, Wei-Ling Tu, Yi Lu, Jinjin Wu, Alyssa Bawcom, Andrew J. Armstrong, Qianben Wang, Yuzhuo Wang, Jiaoti Huang, Ming Chen

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMedicineCancerProstateOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Neuroendocrine prostate cancer (NEPC) is a highly aggressive subtype of prostate cancer that can arise de novo, but more commonly develops after hormone therapies for advanced prostate adenocarcinoma. Current treatment options for NEPC are only palliative, and most patients die within several months. Additionally, single-agent clinical trials targeting NEPC so far have only produced disappointing results, highlighting the clear need to develop effective combinatorial therapies for NEPC. RB1 loss, a pivotal event in the development of NEPC, can sensitize cancer cells to ferroptosis in multiple cancer cell types, including prostate cancer. Here, we aim to identify an optimal combinatorial therapy for NEPC based on targeting ferroptosis. Methods: We determined the cell-killing efficacy of ferroptosis inducers and several current and emerging treatment regimens for NEPC as single agents, then performed drug synergism analyses of the above two potent treatments. Lastly, we investigated the molecular mechanisms of drug synergism by examining the major types of cell death induced by combinatorial treatment through molecular and biochemical assays. Results: Our results demonstrated that both ferroptosis inducers and BCL2 inhibitors as single agents led to robust cell death in NEPC cell lines tested. In contrast, cisplatin, the standard of care for NEPC, and Aurora kinase A inhibitor showed modest to no cell-killing effect. Furthermore, suboptimal doses of ferroptosis inducers and BCL-2 inhibitors synergistically induced cell death in NEPC cell lines. Unexpectedly, we found that low-dose ferroptosis inducer led to increased production of mitochondria ROS, which in turn exacerbated BCL-2 suppression-induced apoptosis. Conclusions: Our findings reveal a novel combinatorial therapy for NEPC. Based on our in vitro data, we will further test the in vivo therapeutic efficacy of ferroptosis inducers combined with BCL-2 inhibitors against NEPC growth. Citation Format: Mu-En Wang, Wei-Ling Tu, Yi Lu, Jinjin Wu, Alyssa Bawcom, Andrew J. Armstrong, Qianben Wang, Yuzhuo Wang, Jiaoti Huang, Ming Chen. A novel combinatorial therapy for lethal neuroendocrine prostate cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 948.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,346 · 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
Publié2024
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