Studying the Cell Cycle's Role in the Transdifferentiation of Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer (PC) is the second most common cancer in men worldwide, affecting 58 men daily in Canada. As treatment options continue to evolve, disease management and overall patient outcomes have improved. While effective, these treatments can sometimes pressure PC cells to transdifferentiate into a more aggressive, treatment resistant type of PC, known as neuroendocrine prostate cancer (NEPC). Treatment options for NEPC are very limited as it is resistant to all current therapies, leading overall prognosis to remain very poor with an estimated survival of less than one year. Further, the mechanism behind the progression of disease to NEPC remains limited, with few markers being used to study progression. Our lab has identified a class of cell cycle regulatory proteins elevated in NEPC, with evidence supporting that these proteins have the potential to drive progression to this drug-resistant form of disease. This project aims to establish a PC to NEPC platform of disease progression to study the specific role of these regulatory proteins during PC transdifferentiation. Further, we will utilize drugs that can block these proteins and test whether these drugs can treat and/or prevent the progression of disease to NEPC. This work will be completed using in vitro and in vivo models, including cells, animal, and human samples. Preventing the progression of disease to NEPC and identifying markers of NEPC remains one of the greatest challenges in this field, and we have strong rationale and data to support this being a promising direction that could make a meaningful impact.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».