Molecular Profiling and Clinical Outcome of High-Grade Serous Ovarian Cancer Presenting with Low- versus High-Volume Ascites
Notice bibliographique
Résumé
Epithelial ovarian cancer consists of multiple histotypes differing in etiology and clinical course. The most prevalent histotype is high-grade serous ovarian cancer (HGSOC), which often presents at an advanced stage frequently accompanied with high-volume ascites. While some studies suggest that ascites is associated with poor clinical outcome, most reports have not differentiated between histological subtypes or tumor grade. We compared genome-wide gene expression profiles from a discovery cohort of ten patients diagnosed with stages III-IV HGSOC with high-volume ascites and nine patients with low-volume ascites. An upregulation of immune response genes was detected in tumors from patients presenting with low-volume ascites relative to those with high-volume ascites. Immunohistochemical studies performed on tissue microarrays confirmed higher expression of proteins encoded by immune response genes and increased tumorinfiltrating cells in tumors associated with low-volume ascites. Comparison of 149 advanced-stage HGSOC cases with differential ascites volume at time of primary surgery indicated low-volume ascites correlated with better surgical outcome and longer overall survival. These findings suggest that advanced stage HGSOC presenting with low-volume ascites reflects a unique subgroup of HGSOC, which is associated with upregulation of immune related genes, more abundant tumor infiltrating cells and better clinical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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)
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 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 ».