A Genetically Defined Model for Human Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Disruptions of the p53, retinoblastoma (Rb), and RAS signaling pathways and activation of human telomerase reverse transcriptase (hTERT) are common in human ovarian cancer; however, their precise role in ovarian cancer development is not clear. We thus introduced the catalytic subunit of hTERT, the SV40 early genomic region, and the oncogenic alleles of human HRAS or KRAS into human ovarian surface epithelial cells and examined the phenotype and gene expression profile of those cells. Disruption of p53 and Rb pathway by SV40 early genomic region and hTERT immortalized but did not transform the cells. Introduction of HRAS(V12) or KRAS(V12) into the immortalized cells, however, allowed them to form s.c. tumors after injection into immunocompromised mice. Peritoneal injection of the transformed cells produced undifferentiated carcinoma or malignant mixed Mullerian tumor and developed ascites; the tumor cells are focally positive for CA125 and mesothelin. Gene expression profile analysis of transformed cells revealed elevated expression of several cytokines, including interleukin (IL)-1beta, IL-6, and IL-8, that are up-regulated by the nuclear factor-kappaB pathway, which is known to contribute to the tumor growth of naturally ovarian cancer cells. Incubation with antibodies to IL-1beta or IL-8 led to apoptosis in the ras-transformed cells and ovarian cancer cells but not in immortalized cells that had not been transformed. Thus, the transformed human ovarian surface epithelial cells recapitulated many features of natural ovarian cancer including a subtype of ovarian cancer histology, formation of ascites, CA125 expression, and nuclear factor-kappaB-mediated cytokine activation. These cells provide a novel model system to study human ovarian cancer.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».