A Genetically Defined Model for Human Ovarian Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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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) | 0,001 | 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 découle