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Enregistrement W1996695999 · doi:10.1186/1471-2407-12-379

Derivation and characterization of matched cell lines from primary and recurrent serous ovarian cancer

2012· article· en· W1996695999 sur OpenAlex
Isabelle J. Létourneau, Michael C. Quinn, Lu-Lin Wang, Lise Portelance, Katia Caceres, Louis Cyr, Nathalie Delvoye, Liliane Meunier, Manon de Ladurantaye, Zhen Shen, Suzanna L. Arcand, Patricia N. Tonin, Diane Provencher, Anne‐Marie Mes‐Masson

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University Health CentreMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchFonds de Recherche du Québec - SantéMcGill University Health CentreCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de MontréalMcGill University
Mots-clésSurgical oncologyOvarian cancerSerous ovarian cancerMedicineOncologyInternal medicineSerous fluidGynecologyCancerPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cell line models have proven to be effective tools to investigate a variety of ovarian cancer features. Due to the limited number of cell lines, particularly of the serous subtype, the heterogeneity of the disease, and the lack of cell lines that model disease progression, there is a need to further develop cell line resources available for research. This study describes nine cell lines derived from three ovarian cancer cases that were established at initial diagnosis and at subsequent relapse after chemotherapy. METHODS: The cell lines from three women diagnosed with high-grade serous ovarian cancer (1369, 2295 and 3133) were derived from solid tumor (TOV) and ascites (OV), at specific time points at diagnosis and relapse (R). Primary treatment was a combination of paclitaxel/carboplatin (1369, 3133), or cisplatin/topotecan (2295). Second line treatment included doxorubicin, gemcitabine and topotecan. In addition to molecular characterization (p53, HER2), the cell lines were characterized based on cell growth characteristics including spheroid growth, migration potential, and anchorage independence. The in vivo tumorigenicity potential of the cell lines was measured. Response to paclitaxel and carboplatin was assessed using a clonogenic assay. RESULTS: All cell lines had either a nonsense or missense TP53 mutations. The ability to form compact spheroids or aggregates was observed in six of nine cell lines. Limited ability for migration and anchorage independence was observed. The OV3133(R) cell line, formed tumors at subcutaneous sites in SCID mice. Based on IC50 values and dose response curves, there was clear evidence of acquired resistance to carboplatin for TOV2295(R) and OV2295(R2) cell lines. CONCLUSION: The study identified nine new high-grade serous ovarian cancer cell lines, derived before and after chemotherapy that provides a unique resource for investigating the evolution of this common histopathological subtype of ovarian cancer.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,251 · 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