Modeling high-grade serous ovarian carcinogenesis from the fallopian tube
Notice bibliographique
Résumé
High-grade serous ovarian carcinoma (HGSOC) is a lethal disease for which improved screening and treatment strategies are urgently needed. Progress in these areas is impeded by our poor understanding of HGSOC pathogenesis. Most ovarian cancer research is based on the hypothesis that HGSOC arises from ovarian surface epithelial cells. However, recent studies suggest that >50% of high-grade serous carcinomas involving the ovary likely arise from fallopian tube epithelium. Therefore, limiting HGSOC research to modeling based on ovarian surface epithelium alone is inadequate. To address the need for a fallopian tube-based model of HGSOC, we have developed a system for studying human fallopian tube secretory epithelial cell (FTSEC) transformation. Our model is based on (i) immortalization of FTSECs isolated from primary samples of normal, nondiseased human fallopian tubes, (ii) transformation of FTSECs with defined genetic elements, and (iii) xenograft-based tumorigenic assays. We use our model to show that FTSECs immortalized with human telomerase reverse transcriptase (hTERT) plus SV40 large T and small T antigens are transformed by either oncogenic Ras (H-Ras(V12)) or c-Myc expression, leading to increased proliferation, clonogenicity, and anchorage-independent growth. Additionally, we demonstrate that FTSECs remain susceptible to c-Myc-mediated transformation in the absence of viral oncoproteins, by replacing SV40 large T and small T antigens with sh-p53, mutant CDK4 (CDK4(R24C)), and sh-PP2A-B56γ. Importantly, all transformed FTSECs gave rise to high-grade Müllerian carcinomas that were grossly, histologically, immunophenotypically, and genomically similar to human HGSOC. With this model, we will now be able to assess the transformative effects of specific genetic alterations on FTSECs in order to characterize their respective roles in HGSOC development.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».