The Proteogenomics of Prostate Cancer Radioresistance
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer is frequently treated with radiotherapy. Unfortunately, aggressive radioresistant relapses can arise, and the molecular underpinnings of radioresistance are unknown. Modern clinical radiotherapy is evolving to deliver higher doses of radiation in fewer fractions (hypofractionation). We therefore analyzed genomic, transcriptomic, and proteomic data to characterize prostate cancer radioresistance in cells treated with both conventionally fractionated and hypofractionated radiotherapy. Independent of fractionation schedule, resistance to radiotherapy involved massive genomic instability and abrogation of DNA mismatch repair. Specific prostate cancer driver genes were modulated at the RNA and protein levels, with distinct protein subcellular responses to radiotherapy. Conventional fractionation led to a far more aggressive biomolecular response than hypofractionation. Testing preclinical candidates identified in cell lines, we revealed POLQ (DNA Polymerase Theta) as a radiosensitizer. POLQ-modulated radioresistance in model systems and was predictive of it in large patient cohorts. The molecular response to radiation is highly multimodal and sheds light on prostate cancer lethality. SIGNIFICANCE: Radiation is standard of care in prostate cancer. Yet, we have little understanding of its failure. We demonstrate a new paradigm that radioresistance is fractionation specific and identified POLQ as a radioresistance modulator.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».