ASCL1 regulates and cooperates with FOXA2 to drive terminal neuroendocrine phenotype in prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Lineage plasticity mediates resistance to androgen receptor pathway inhibitors (ARPIs) and progression from adenocarcinoma to neuroendocrine prostate cancer (NEPC), a highly aggressive and poorly understood subtype. Neuronal transcription factor ASCL1 has emerged as a central regulator of the lineage plasticity driving neuroendocrine differentiation. Here, we showed that ASCL1 was reprogrammed in ARPI-induced transition to terminal NEPC and identified that the ASCL1 binding pattern tailored the expression of lineage-determinant transcription factor combinations that underlie discrete terminal NEPC identity. Notably, we identified FOXA2 as a major cofactor of ASCL1 in terminal NEPC, which is highly expressed in ASCL1-driven NEPC. Mechanistically, FOXA2 and ASCL1 interacted and worked in concert to orchestrate terminal neuronal differentiation. We identified that prospero homeobox 1 was a target of ASCL1 and FOXA2. Targeting prospero homeobox 1 abrogated neuroendocrine characteristics and led to a decrease in cell proliferation in vitro and tumor growth in vivo. Our findings provide insights into the molecular conduit underlying the interplay between different lineage-determinant transcription factors to support the neuroendocrine identity and nominate prospero homeobox 1 as a potential target in ASCL1-high NEPC.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».