Circadian regulator REV-ERBα is a master regulator of tumor lineage plasticity and an effective therapeutic target
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic and transcriptional dysregulation plays a fundamental role in tumor lineage plasticity (LP). However, the underlying mechanisms, especially for the initial events of LP development, are still poorly understood. Here, we report that in progression of prostate cancer from adenocarcinoma to treatment-induced neuroendocrine prostate cancer (t-NEPC), anti-androgen receptor (AR) signaling inhibitors (ARSIs) reprogram the function of circadian regulator/nuclear receptor REV-ERBα by switching its target gene programs from kinase signaling and metabolic programs to programs of LP, which includes neurogenesis, stem cell, and epithelial-mesenchymal transition as well as over fifteen LP drivers including POU3F2/BRN2, ASCL1, FOXA2, ONECUT2, and MYCN. Unexpectedly, REV-ERBα facilitates the chromatin occupancy of BRN2, ASCL1, and FOXA1 in their activation of LP programs, thus functioning as a master regulator of ARSI-induced LP driver network. Mechanistically, REV-ERBα induces chromatin accessibility and H3K27ac modification at promoters of LP genes through its recruitment of BRD4 and p300. Overexpression of REV-ERBα alone is sufficient to induce LP and neuroendocrine phenotype and confers resistance to ARSI in adenocarcinoma cells. Loss of REV-ERBα potently inhibits NEPC cell growth and abolishes the expression of LP drivers and gene programs. Pharmacological inhibition of REV-ERBα exhibits high potency in blocking the growth of NEPC tumors including patient-derived xenografts. Our findings reveal that therapy-induced LP development entails a coordinated induction of a network of LP drivers and that REV-ERBα is an unexpected master regulator of the network and a promising therapeutic target for treatment of advanced prostate cancer such as NEPC.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».