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Enregistrement W1971722268 · doi:10.1158/1538-7445.am2014-1106

Abstract 1106: The tumor immune microenvironment modulates response to chemotherapy in high-grade serous epithelial ovarian cancer

2014· article· en· W1971722268 sur OpenAlexaff
Madhuri Koti, Andrew K. Edwards, Jeremy A. Squire

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTumor microenvironmentOvarian cancerSerous fluidCancer researchTumor progressionMedicineGene expression profilingChemotherapyCancerGene signatureOncologyBiologyGene expressionInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Resistance to platinum-based chemotherapy remains a major impediment in the treatment of serous epithelial ovarian cancer. Recent studies have drawn attention to the role of the tumor-microenvironment in mediating chemotherapy resistance, in addition to established mechanisms of tumor progression. This project is investigating the role of the tumor inflammatory microenvironment in facilitating intrinsic chemotherapy resistance using a cohort of 36 high-grade serous epithelial ovarian cancer patient tumor samples. Total RNA from forty-eight, HGSEOC tumor tissue samples was subjected to gene expression profiling using NanoString technology. This type of bar-coded expression profiling has proven to be equally efficient to study gene expression as quantitative real time PCR technique. The gene panel consisted of 184 human genes that are differentially expressed in human inflammation and 6 internal reference genes. The cohort comprised 18 sensitive (PFS >18months) and 18 resistant (PFS<6 months) samples. A multiplex cytokine assay using the bioplex system was also performed on serum samples from a subset of this cohort. The results showed significant differences in expression of some inflammatory cytokines in the serum that were concurrent with the observed gene expression differences in the tumor samples. The results are indicative of a cooperative role of a specific inflammatory gene signature within the tumor microenvironment that may augment pathways leading to differential drug response. These studies need further independent validations to derive non-invasive blood-based biomarkers for use in predicting chemotherapy resistance in serous epithelial ovarian cancer. Citation Format: Madhuri Koti, Andrew Edwards, Jeremy A. Squire. The tumor immune microenvironment modulates response to chemotherapy in high-grade serous epithelial ovarian cancer. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 1106. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-1106

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0040,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2014
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