Unmasking Neuroendocrine Prostate Cancer with a Machine Learning-Driven Seven-Gene Stemness Signature That Predicts Progression

Autores: Sabater, Agustina Ayelen; Sanchis, Pablo Antonio; Seniuk, Rocio Alejandra; Pascual, Gastón Mario; Anselmino, Nicolás; Alonso, Daniel Fernando; Cayol, Federico; Vazquez, Elba Susana; Marti, Marcelo Adrian; Cotignola, Javier Hernan; Toro, Ayelen Rayen; Labanca, Estefania; Bizzotto, Juan Antonio; Gueron, Geraldine
Año de publicación: 2024
Idioma: inglés
Tipo de recurso: artículo
Estado: versión publicada
Descripción: Prostate cancer (PCa) poses a significant global health challenge, particularly due to its progression into aggressive forms like neuroendocrine prostate cancer (NEPC). This study developed and validated a stemness-associated gene signature using advanced machine learning techniques, including Random Forest and Lasso regression, applied to large-scale transcriptomic datasets. The resulting seven-gene signature (KMT5C, DPP4, TYMS, CDC25B, IRF5, MEN1, and DNMT3B) was validated across independent cohorts and patient-derived xenograft (PDX) models. This signature demonstrated strong prognostic value for progression-free, disease-free, relapse-free, metastasis-free, and overall survival. Importantly, the signature not only identified specific NEPC subtypes, such as large-cell neuroendocrine carcinoma, which is associated with very poor outcomes, but also predicted a poor prognosis for PCa cases that exhibit this molecular signature, even when they were not histopathologically classified as NEPC. This dual prognostic and classifier capability makes the seven-gene signature a robust tool for personalized medicine, providing a valuable resource for predicting disease progression and guiding treatment strategies in PCa management.
Fil: Sabater, Agustina Ayelen. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Universidad Argentina de la Empresa. Facultad de Ingeniería y Ciencias Exactas. Instituto de Tecnología; Argentina
Fil: Sanchis, Pablo Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Universidad Argentina de la Empresa. Facultad de Ingeniería y Ciencias Exactas. Instituto de Tecnología; Argentina
Fil: Seniuk, Rocio Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina
Fil: Pascual, Gastón Mario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina
Fil: Anselmino, Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. University of Texas Health Science Center at Houston. University of Texas Md Anderson Cancer Center; Estados Unidos
Fil: Alonso, Daniel Fernando. Universidad Nacional de Quilmes. Departamento de Ciencia y Tecnología. Laboratorio de Oncología Molecular; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Cayol, Federico. Hospital Italiano; Argentina
Fil: Vazquez, Elba Susana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina
Fil: Marti, Marcelo Adrian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina
Fil: Cotignola, Javier Hernan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina
Fil: Toro, Ayelen Rayen. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina
Fil: Labanca, Estefania. University of Texas Health Science Center at Houston. University of Texas Md Anderson Cancer Center; Estados Unidos
Fil: Bizzotto, Juan Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Universidad Argentina de la Empresa. Facultad de Ingeniería y Ciencias Exactas. Instituto de Tecnología; Argentina
Fil: Gueron, Geraldine. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina
Materia: Prostate cancer
Stemness
Gene signature
Prognosis
Machine learning
Neuroendocrine transdifferentiation
Large-cell neuroendocrine carcinoma
Nivel de accesibilidad: acceso abierto
Condiciones de uso: https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador: oai:ri.conicet.gov.ar:11336/266134

Acceder

id	CONICETDig_108399e98eda866d8a4eab67d299c5c1
oai_identifier_str	oai:ri.conicet.gov.ar:11336/266134
network_acronym_str	CONICETDig
repository_id_str	3498
network_name_str	CONICET Digital (CONICET)
spelling	Unmasking Neuroendocrine Prostate Cancer with a Machine Learning-Driven Seven-Gene Stemness Signature That Predicts ProgressionSabater, Agustina AyelenSanchis, Pablo AntonioSeniuk, Rocio AlejandraPascual, Gastón MarioAnselmino, NicolásAlonso, Daniel FernandoCayol, FedericoVazquez, Elba SusanaMarti, Marcelo AdrianCotignola, Javier HernanToro, Ayelen RayenLabanca, EstefaniaBizzotto, Juan AntonioGueron, GeraldineProstate cancerStemnessGene signaturePrognosisMachine learningNeuroendocrine transdifferentiationLarge-cell neuroendocrine carcinomahttps://purl.org/becyt/ford/1.6https://purl.org/becyt/ford/1Prostate cancer (PCa) poses a significant global health challenge, particularly due to its progression into aggressive forms like neuroendocrine prostate cancer (NEPC). This study developed and validated a stemness-associated gene signature using advanced machine learning techniques, including Random Forest and Lasso regression, applied to large-scale transcriptomic datasets. The resulting seven-gene signature (KMT5C, DPP4, TYMS, CDC25B, IRF5, MEN1, and DNMT3B) was validated across independent cohorts and patient-derived xenograft (PDX) models. This signature demonstrated strong prognostic value for progression-free, disease-free, relapse-free, metastasis-free, and overall survival. Importantly, the signature not only identified specific NEPC subtypes, such as large-cell neuroendocrine carcinoma, which is associated with very poor outcomes, but also predicted a poor prognosis for PCa cases that exhibit this molecular signature, even when they were not histopathologically classified as NEPC. This dual prognostic and classifier capability makes the seven-gene signature a robust tool for personalized medicine, providing a valuable resource for predicting disease progression and guiding treatment strategies in PCa management.Fil: Sabater, Agustina Ayelen. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Universidad Argentina de la Empresa. Facultad de Ingeniería y Ciencias Exactas. Instituto de Tecnología; ArgentinaFil: Sanchis, Pablo Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Universidad Argentina de la Empresa. Facultad de Ingeniería y Ciencias Exactas. Instituto de Tecnología; ArgentinaFil: Seniuk, Rocio Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; ArgentinaFil: Pascual, Gastón Mario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; ArgentinaFil: Anselmino, Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. University of Texas Health Science Center at Houston. University of Texas Md Anderson Cancer Center; Estados UnidosFil: Alonso, Daniel Fernando. Universidad Nacional de Quilmes. Departamento de Ciencia y Tecnología. Laboratorio de Oncología Molecular; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Cayol, Federico. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Vazquez, Elba Susana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; ArgentinaFil: Marti, Marcelo Adrian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; ArgentinaFil: Cotignola, Javier Hernan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; ArgentinaFil: Toro, Ayelen Rayen. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; ArgentinaFil: Labanca, Estefania. University of Texas Health Science Center at Houston. University of Texas Md Anderson Cancer Center; Estados UnidosFil: Bizzotto, Juan Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Universidad Argentina de la Empresa. Facultad de Ingeniería y Ciencias Exactas. Instituto de Tecnología; ArgentinaFil: Gueron, Geraldine. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; ArgentinaMolecular Diversity Preservation International2024-10info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/266134Sabater, Agustina Ayelen; Sanchis, Pablo Antonio; Seniuk, Rocio Alejandra; Pascual, Gastón Mario; Anselmino, Nicolás; et al.; Unmasking Neuroendocrine Prostate Cancer with a Machine Learning-Driven Seven-Gene Stemness Signature That Predicts Progression; Molecular Diversity Preservation International; International Journal of Molecular Sciences; 25; 21; 10-2024; 1-181422-0067CONICET DigitalCONICETenginfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.mdpi.com/1422-0067/25/21/11356info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.3390/ijms252111356info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-29T09:56:08Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/266134instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-29 09:56:08.951CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv	Unmasking Neuroendocrine Prostate Cancer with a Machine Learning-Driven Seven-Gene Stemness Signature That Predicts Progression
title	Unmasking Neuroendocrine Prostate Cancer with a Machine Learning-Driven Seven-Gene Stemness Signature That Predicts Progression
spellingShingle	Unmasking Neuroendocrine Prostate Cancer with a Machine Learning-Driven Seven-Gene Stemness Signature That Predicts Progression Sabater, Agustina Ayelen Prostate cancer Stemness Gene signature Prognosis Machine learning Neuroendocrine transdifferentiation Large-cell neuroendocrine carcinoma
title_short	Unmasking Neuroendocrine Prostate Cancer with a Machine Learning-Driven Seven-Gene Stemness Signature That Predicts Progression
title_full	Unmasking Neuroendocrine Prostate Cancer with a Machine Learning-Driven Seven-Gene Stemness Signature That Predicts Progression
title_fullStr	Unmasking Neuroendocrine Prostate Cancer with a Machine Learning-Driven Seven-Gene Stemness Signature That Predicts Progression
title_full_unstemmed	Unmasking Neuroendocrine Prostate Cancer with a Machine Learning-Driven Seven-Gene Stemness Signature That Predicts Progression
title_sort	Unmasking Neuroendocrine Prostate Cancer with a Machine Learning-Driven Seven-Gene Stemness Signature That Predicts Progression
dc.creator.none.fl_str_mv	Sabater, Agustina Ayelen Sanchis, Pablo Antonio Seniuk, Rocio Alejandra Pascual, Gastón Mario Anselmino, Nicolás Alonso, Daniel Fernando Cayol, Federico Vazquez, Elba Susana Marti, Marcelo Adrian Cotignola, Javier Hernan Toro, Ayelen Rayen Labanca, Estefania Bizzotto, Juan Antonio Gueron, Geraldine
author	Sabater, Agustina Ayelen
author_facet	Sabater, Agustina Ayelen Sanchis, Pablo Antonio Seniuk, Rocio Alejandra Pascual, Gastón Mario Anselmino, Nicolás Alonso, Daniel Fernando Cayol, Federico Vazquez, Elba Susana Marti, Marcelo Adrian Cotignola, Javier Hernan Toro, Ayelen Rayen Labanca, Estefania Bizzotto, Juan Antonio Gueron, Geraldine
author_role	author
author2	Sanchis, Pablo Antonio Seniuk, Rocio Alejandra Pascual, Gastón Mario Anselmino, Nicolás Alonso, Daniel Fernando Cayol, Federico Vazquez, Elba Susana Marti, Marcelo Adrian Cotignola, Javier Hernan Toro, Ayelen Rayen Labanca, Estefania Bizzotto, Juan Antonio Gueron, Geraldine
author2_role	author author author author author author author author author author author author author
dc.subject.none.fl_str_mv	Prostate cancer Stemness Gene signature Prognosis Machine learning Neuroendocrine transdifferentiation Large-cell neuroendocrine carcinoma
topic	Prostate cancer Stemness Gene signature Prognosis Machine learning Neuroendocrine transdifferentiation Large-cell neuroendocrine carcinoma
purl_subject.fl_str_mv	https://purl.org/becyt/ford/1.6 https://purl.org/becyt/ford/1
dc.description.none.fl_txt_mv	Prostate cancer (PCa) poses a significant global health challenge, particularly due to its progression into aggressive forms like neuroendocrine prostate cancer (NEPC). This study developed and validated a stemness-associated gene signature using advanced machine learning techniques, including Random Forest and Lasso regression, applied to large-scale transcriptomic datasets. The resulting seven-gene signature (KMT5C, DPP4, TYMS, CDC25B, IRF5, MEN1, and DNMT3B) was validated across independent cohorts and patient-derived xenograft (PDX) models. This signature demonstrated strong prognostic value for progression-free, disease-free, relapse-free, metastasis-free, and overall survival. Importantly, the signature not only identified specific NEPC subtypes, such as large-cell neuroendocrine carcinoma, which is associated with very poor outcomes, but also predicted a poor prognosis for PCa cases that exhibit this molecular signature, even when they were not histopathologically classified as NEPC. This dual prognostic and classifier capability makes the seven-gene signature a robust tool for personalized medicine, providing a valuable resource for predicting disease progression and guiding treatment strategies in PCa management. Fil: Sabater, Agustina Ayelen. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Universidad Argentina de la Empresa. Facultad de Ingeniería y Ciencias Exactas. Instituto de Tecnología; Argentina Fil: Sanchis, Pablo Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Universidad Argentina de la Empresa. Facultad de Ingeniería y Ciencias Exactas. Instituto de Tecnología; Argentina Fil: Seniuk, Rocio Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina Fil: Pascual, Gastón Mario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina Fil: Anselmino, Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. University of Texas Health Science Center at Houston. University of Texas Md Anderson Cancer Center; Estados Unidos Fil: Alonso, Daniel Fernando. Universidad Nacional de Quilmes. Departamento de Ciencia y Tecnología. Laboratorio de Oncología Molecular; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Cayol, Federico. Hospital Italiano; Argentina Fil: Vazquez, Elba Susana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina Fil: Marti, Marcelo Adrian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina Fil: Cotignola, Javier Hernan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina Fil: Toro, Ayelen Rayen. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina Fil: Labanca, Estefania. University of Texas Health Science Center at Houston. University of Texas Md Anderson Cancer Center; Estados Unidos Fil: Bizzotto, Juan Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Universidad Argentina de la Empresa. Facultad de Ingeniería y Ciencias Exactas. Instituto de Tecnología; Argentina Fil: Gueron, Geraldine. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina
description	Prostate cancer (PCa) poses a significant global health challenge, particularly due to its progression into aggressive forms like neuroendocrine prostate cancer (NEPC). This study developed and validated a stemness-associated gene signature using advanced machine learning techniques, including Random Forest and Lasso regression, applied to large-scale transcriptomic datasets. The resulting seven-gene signature (KMT5C, DPP4, TYMS, CDC25B, IRF5, MEN1, and DNMT3B) was validated across independent cohorts and patient-derived xenograft (PDX) models. This signature demonstrated strong prognostic value for progression-free, disease-free, relapse-free, metastasis-free, and overall survival. Importantly, the signature not only identified specific NEPC subtypes, such as large-cell neuroendocrine carcinoma, which is associated with very poor outcomes, but also predicted a poor prognosis for PCa cases that exhibit this molecular signature, even when they were not histopathologically classified as NEPC. This dual prognostic and classifier capability makes the seven-gene signature a robust tool for personalized medicine, providing a valuable resource for predicting disease progression and guiding treatment strategies in PCa management.
publishDate	2024
dc.date.none.fl_str_mv	2024-10
dc.type.none.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:ar-repo/semantics/articulo
format	article
status_str	publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv	http://hdl.handle.net/11336/266134 Sabater, Agustina Ayelen; Sanchis, Pablo Antonio; Seniuk, Rocio Alejandra; Pascual, Gastón Mario; Anselmino, Nicolás; et al.; Unmasking Neuroendocrine Prostate Cancer with a Machine Learning-Driven Seven-Gene Stemness Signature That Predicts Progression; Molecular Diversity Preservation International; International Journal of Molecular Sciences; 25; 21; 10-2024; 1-18 1422-0067 CONICET Digital CONICET
url	http://hdl.handle.net/11336/266134
identifier_str_mv	Sabater, Agustina Ayelen; Sanchis, Pablo Antonio; Seniuk, Rocio Alejandra; Pascual, Gastón Mario; Anselmino, Nicolás; et al.; Unmasking Neuroendocrine Prostate Cancer with a Machine Learning-Driven Seven-Gene Stemness Signature That Predicts Progression; Molecular Diversity Preservation International; International Journal of Molecular Sciences; 25; 21; 10-2024; 1-18 1422-0067 CONICET Digital CONICET
dc.language.none.fl_str_mv	eng
language	eng
dc.relation.none.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.mdpi.com/1422-0067/25/21/11356 info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.3390/ijms252111356
dc.rights.none.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
eu_rights_str_mv	openAccess
rights_invalid_str_mv	https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv	application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv	Molecular Diversity Preservation International
publisher.none.fl_str_mv	Molecular Diversity Preservation International
dc.source.none.fl_str_mv	reponame:CONICET Digital (CONICET) instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str	CONICET Digital (CONICET)
collection	CONICET Digital (CONICET)
instname_str	Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv	CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv	dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_	1844613688309317632
score	13.070432

Unmasking Neuroendocrine Prostate Cancer with a Machine Learning-Driven Seven-Gene Stemness Signature That Predicts Progression

Publicaciones similares