A Genome Wide CRISPR Screen Reveals That HOXA9 Promotes Enzalutamide Resistance in Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Androgen receptor inhibitors are commonly used for prostate cancer treatment, but acquired resistance is a significant problem. Codeletion of RB and p53 is common in castration resistant prostate cancers, however they are difficult to target pharmacologically. To comprehensively identify gene loss events that contribute to enzalutamide response, we performed a genome-wide CRISPR knockout screen in LNCaP prostate cancer cells. This revealed novel genes implicated in resistance that are largely unstudied. Gene loss events that confer enzalutamide sensitivity are enriched for GSEA categories related to stem cell and epigenetic regulation. We investigated the myeloid lineage stem cell factor HOXA9 as a candidate gene whose loss promotes sensitivity to enzalutamide. Cancer genomic data reveals that HOXA9 overexpression correlates with poor prognosis and characteristics of advanced prostate cancer. In cell culture, HOXA9 depletion sensitizes cells to enzalutamide, whereas overexpression drives enzalutamide resistance. Combination of the HOXA9 inhibitor DB818 with enzalutamide demonstrates synergy. This demonstrates the utility of our CRISPR screen data in discovering new approaches for treating enzalutamide resistant prostate cancer.
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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 ».