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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».