Abstract A53: Biomarkers of chemotherapy resistance in serous epithelial ovarian cancer identified by integrative genomic and transcriptomic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Resistance to platinum-based chemotherapy remains a major impediment in the treatment of serous epithelial ovarian cancer. The objective of this study was to use gene expression and copy number profiling to delineate major deregulated pathways and biomarker networks associated with the development of intrinsic chemotherapy resistance with exposure to standard first-line therapy for ovarian cancer. The study cohort comprised 28 high grade serous ovarian cancer patients divided into two groups based on their varying sensitivity to first-line chemotherapy using progression free survival (PFS) as a surrogate of response. Twelve patient tumors demonstrating relative resistance to platinum based chemotherapy corresponding to shorter PFS (less than 6 months) were compared to 16 tumors from platinum-sensitive patients (PFS more than 18months). Molecular profiling was performed using Affymetrix high-resolution microarray platforms to permit global comparisons of gene expression levels and copy number profiles between tumors from the resistant group with the sensitive group. Microarray data analysis using statistical methods revealed a set of 204 discriminating genes of which expression levels may be influencing differential chemotherapy response between the two groups. Pathway analysis of the differentiating genes showed IGF1 network to be significantly altered between the two groups in addition to PI3K, NFkB, distinguishing the chemotherapy resistant with the sensitive group. Copy number analysis showed differences in the chromosomal regions, 4q31.22, 5q13.2, 9p24.3, 2p23.2, 16q21, 6q14.1, 7p22.3, 12p13 and Xq. Integrative copy number and gene expression profiling will delineate the drivers of chemotherapy resistance in patients undergoing standard platinum-based treatment of ovarian cancer. Future studies to validate these markers are necessary to apply this knowledge to biomarker-based clinical trials. Citation Format: Madhuri Koti, Robert J. Gooding, Paulo Nuin, Alexandria Haslehurst, Colleen Crane, Johanne Weberpals, Timothy Chids, Peter Bryson, Moyez Dharsee, Kenneth R. Evans, Harriet E. Feilotter, Paul C. Park, Jeremy A. Squire. Biomarkers of chemotherapy resistance in serous epithelial ovarian cancer identified by integrative genomic and transcriptomic analysis. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Advances in Ovarian Cancer Research: From Concept to Clinic; Sep 18-21, 2013; Miami, FL. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2013;19(19 Suppl):Abstract nr A53.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».