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Enregistrement W2057062854 · doi:10.1158/1078-0432.ovca13-b61

Abstract B61: Proteomic profiling of ovarian cancer and mesothelial cells reveals novel mediators implicated in the metastatic progression of ovarian cancer to the peritoneum

2013· article· en· W2057062854 sur OpenAlexaff
Natasha Musrap, George S. Karagiannis, Eleftherios P. Diamandis

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvarian cancerStromal cellProteomeMesotheliumMesothelial CellCancer researchBiologyCancer cellSecretionCancerTumor microenvironmentExtracellular matrixCell cultureProteomicsTranscriptomePathologyMedicineCell biologyGene expressionGeneBioinformaticsEndocrinologyBiochemistryTumor cellsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over the past decade, numerous studies have highlighted the impact of the cancer microenvironment on tumor progression. It is now well understood that tumor cell behaviour is largely influenced by various stromal cell types and extracellular matrix components within their surrounding environments. A key hallmark of epithelial ovarian cancer (EOC) progression is the attachment of cancerous cells to the mesothelium and the formation of invasive peritoneal implants. Given that metastatic dissemination to the peritoneum is associated with poor prognosis, delineating the factors involved in cancer-peritoneal cell interaction, and the mechanisms they employ, is vital to improving patient survival as it may lead to the discovery of novel therapeutic targets. As such, we aimed to elucidate proteins that participate in this interaction by comparing the secreted proteome (referred to as the secretome) of an in vitro co-culture model containing ovarian cancer (OVCAR-5) and mesothelial cells (LP-9) to that of their monoculture secretomes. Using two-dimensional liquid chromatography coupled to tandem mass spectrometry (LC-MS/MS), we identified 1584 proteins that were secreted by co-cultures, and 1644 and 1420 proteins by OVCAR-5 and LP-9 cells, respectively. After comparative analysis and application of our filtering criteria, we identified 53 proteins that were differentially secreted during cancer and mesothelial interaction, and of these, mucin 5AC (MUC5AC) displayed significantly elevated secretion in the co-culture secretomes. Relative mRNA expression of candidates was assessed using quantitative PCR, which also revealed an increase in MUC5AC gene expression in three different co-culture models (OVCAR-5 and LP-9; BG-1 and LP-9; OV-90 and LP-9) (p<0.05). Immunocytochemistry analysis also revealed increased expression of MUC5AC in ovarian cancer and peritoneal co-cultures. Taken together, these findings reveal novel proteins that may potentially regulate the progression of ovarian cancer to the peritoneum, particularly MUC5AC, and elucidation of its role in EOC warrants further investigation. Citation Format: Natasha Musrap, George S. Karagiannis, Eleftherios P. Diamandis. Proteomic profiling of ovarian cancer and mesothelial cells reveals novel mediators implicated in the metastatic progression of ovarian cancer to the peritoneum. [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 B61.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,381 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
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