Gonadotropins and Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian epithelial cancer (OEC) accounts for 90% of all ovarian cancers and is the leading cause of death from gynecological cancers in North America and Europe. Despite its clinical significance, the factors that regulate the development and progression of ovarian cancer are among the least understood of all major human malignancies. The two gonadotropins, FSH and LH, are key regulators of ovarian cell functions, and the potential role of gonadotropins in the pathogenesis of ovarian cancer is suggested. Ovarian carcinomas have been found to express specific receptors for gonadotropins. The presence of gonadotropins in ovarian tumor fluid suggests the importance of these factors in the transformation and progression of ovarian cancers as well as being prognostic indicators. Functionally, there is evidence showing a direct action of gonadotropins on ovarian tumor cell growth. This review summarizes the key findings and recent advances in our understanding of these peptide hormones in ovarian cancer development and progression and their role in potential future cancer therapy. We will first discuss the supporting evidence and controversies in the "gonadotropin theory" and the use of animal models for exploring the involvement of gonadotropins in the etiology of ovarian cancer. The role of gonadotropins in regulating the proliferation, survival, and metastasis of OEC is next summarized. Relevant data from ovarian surface epithelium, which is widely believed to be the precursor of OEC, are also described. Finally, we will discuss the clinical applications of gonadotropins in ovarian cancer and the recent progress in drug development.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».