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Enregistrement W4409629585 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-1718

Abstract 1718: Role of IKKε in resistance to second-generation hormone therapy in prostate cancer

2025· article· en· W4409629585 sur OpenAlexaffabout
Fayrouz Annab, Mariana Llasera, Benjamin Péant, Anne‐Marie Mes‐Masson, Françis Rodier, Fred Saad

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNF-κB Signaling Pathways
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerCancerMedicineOncologyInternal medicineHormone therapyProstateResistance (ecology)GynecologyCancer researchBiologyBreast cancerEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Prostate cancer is the most commonly diagnosed cancer and the third leading cause of cancer-related death among men in Canada. Patients with castration-resistant prostate cancer (CRPC) are treated with various agents, including Enzalutamide, a second-generation hormone therapy that improves overall survival. However, in the long term, all patients eventually develop resistance. This highlights the critical need to better understand the mechanisms of Enzalutamide resistance in mCRPC and to identify new therapeutic strategies to improve patient outcomes. IκB kinase-epsilon (IKKε), a member of the IKK protein family, is involved in the inflammatory response and the inflammation phenotype of rheumatoid arthritis. IKKε has been identified as an oncogene, and deregulation of its expression has been associated with prostate cancer progression. Preliminary experiments conducted in our laboratory have shown an increased expression level of IKKε in Enzalutamide-resistant cell lines. We previously demonstrated that IKKε inhibitors, such as Amlexanox, reduce the proliferation of CRPC cells. Hypothesis: We hypothesize that inhibiting IKKε using Amlexanox restores sensitivity to Enzalutamide in Enzalutamide-resistant prostate cancer cells. Our overarching goal is to characterize the role of IKKε in the development of Enzalutamide resistance and to evaluate the therapeutic potential of the Amlexanox-Enzalutamide combination to treat CRPC patients. Methodology and Results: We obtained Enzalutamide-resistant and -sensitive CR cell lines derived from LNCaP. Cells have been treated with an increased dose of Amlexanox and Enzalutamide for 7 days to calculate the IC50 of each drug for each cell line. Based on these IC50, we performed real-time imaging assays using different dose combinations to determine the additive or synergistic effect of Amlexanox and Enzalutamide cotreatment. In addition, we confirmed IKKe and AR inhibition using Amlexanox and Enzalutamide, by Western blot assays. We also looked for the expression of apoptosis and senescence markers to determine the behavior of each studied PC cell line in response to treatments. Finally, we started Bulk RNA barcoding and sequencing (BRB-seq) assays on all LNCaP-derived cell lines treated with Enzalutamide and Amlexanox, alone or in combination. Conclusion: We aim to develop a combination therapy that can restore sensitivity to Enzalutamide, improve patients' quality of life, and more effectively control disease progression. Citation Format: Fayrouz Annab, Mariana Llasera, Benjamin Péant, Anne-Marie Mes-Masson, Francis Rodier, Fred Saad. Fayrouz Annab, Mariana Llasera, Benjamin Péant, Anne-Marie Mes-Masson, Francis Rodier, Fred Saad [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 1718.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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