Abstract A13: Molecular profiling of low grade serous ovarian tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Borderline ovarian tumors fill an unusual niche between completely benign tumors and frank malignancies. These tumors tend to follow a relatively benign clinical course; however, they can recur as low grade serous carcinoma. Tumor features such as invasive implants and micropapillary growth pattern have been proposed to separate serous borderline tumors (SBTs) with invasive-like behaviour from SBTs with benign behaviour. It is currently unknown whether these features are associated with specific molecular events and whether molecular profiling of borderline tumors could offer a significant improvement of predicting likelihood of recurrence and progression. This study aimed to perform genome-wide high-resolution molecular analysis of a large cohort of serous borderline ovarian tumors (n=57), employing copy number analysis and mutation screening, and compared these to a cohort of low grade serous carcinomas (n=19). Clinical features such as tumor stage and laterality were found to correlate with the identity of the underlying oncogenic driver mutation, as were the presence or absence of genomic copy number aberrations and the presence of specific copy number aberrations in the SBT cohort. Comparison of genomic aberrations in SBTs to low grade serous carcinomas (LGSCs) identified loss of heterozygosity events that were very significantly enriched in carcinomas. In conclusion, we have identified correlations between the specific oncogenic mutation a tumor carries and tumor characteristics such as level of genomic aberration and spread beyond the ovary. These findings are consistent with previous reports that specific oncogenic mutations may have a better prognosis in low grade serous tumors. Identifiable correlations between molecular events and tumor characteristics suggest it will be possible to use patient-specific tumor characteristics to better define a suitable level of treatment and follow-up. This is an important consideration as although patients have a very good short term prognosis, over an extended period recurrence and progression of SBTs to LGSCs is not insignificant and later stage LGSCs are relatively chemoresistant. Citation Format: Sally M. Hunter, Kylie L. Gorringe, Michael S. Anglesio, Raghwa Sharma, Yoke-Eng Chiew, Phillip Moss, Andrew Stephens, C Blake Gilks, Group Australian Ovarian Cancer Study, David Hunstman, Anna deFazio, Ian Campbell. Molecular profiling of low grade serous ovarian tumors. [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 A13.
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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 | 0,001 |
| 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 ».