Gene expression patterns of chemoresistant and chemosensitive serous epithelial ovarian tumors with possible predictive value in response to initial chemotherapy
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Notice bibliographique
Résumé
Chemotherapy (CT) resistance in ovarian cancer is broad and encompasses diverse, unrelated drugs, suggesting more than one mechanism of resistance. We aimed to analyze the gene expression patterns in primary serous epithelial ovarian cancer (EOC) samples displaying different responses to first-line CT in an attempt to identify specific molecular signatures associated with response to CT. Initially, the expression profiles of 15 chemoresistant serous EOC tumors [time to recurrence (TTR) </=6 months] and 10 chemosensitive serous EOC tumors (TTR > or =30 months) were independently analyzed which allowed the identification of specific sets of differentially expressed genes that might be functionally implicated in the evolution of the chemoresistant or the chemosensitive phenotype. Our data suggest that the intrinsic chemoresistance in serous EOC cells may be attributed to the combined action of different molecular mechanisms and factors linked with drug influx and efflux and cell proliferation, as possible implications of other molecular events including altered metabolism, apoptosis and inflammation cannot be excluded. Next, gene expression comparison using hierarchical clustering clearly distinguished chemosensitive and chemoresistant tumors from the 25 serous EOC samples (training set), and consecutive class prediction analysis was used to develop a 43-gene classifier that was further validated in an independent cohort of 15 serous EOC patients and 2 patients with other ovarian cancer histotypes (test set). The 43-gene predictor set properly classified serous EOC patients at high risk for early (< or =22 months) versus late (>22 months) relapse after initial CT. Thus, gene expression array technology can effectively classify serous EOC tumors according to CT response. The proposed 43-gene model needs further validation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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)
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 découle