Cytokine gene expression signature in ovarian clear cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Cytokine expression in a tumor microenvironment can impact both host defense against the tumor and tumor cell survival. In this study, we sought to clarify whether the cytokine gene expression profile could have clinical associations with ovarian cancer. We analyzed the expression of 16 cytokine genes (IL-1α, IL-1β, IL-2, IL-4, IL-5, IL-8, IL-10, IL-12p35, IL-12p40, IL-15, IFN-γ, TNF-α, IL-6, HLA-DRA, HLA-DPA1 and CSF1) in 50 ovarian carcinomas. Hierarchical clustering analysis of these tumors was carried out using Cluster software and differentially expressed genes were examined between clear cell carcinoma (CCC) and other subtypes. Following this examination we evaluated the biological significance of IL-6 knockdown in CCC. Unsupervised hierarchical clustering analysis of cytokine gene expression revealed two distinct clusters. The relationship between the two clusters and clinical parameters showed statistically significant differences in CCC compared to other histologies. CCC showed a dominant Th-2 cytokine expression pattern driven largely by IL-6 expression. Inhibition of IL-6 in CCC cells suppressed Stat3 signaling and rendered cells sensitive to cytotoxic agents. The unique cytokine expression pattern found in CCC may be involved in the pathogenesis of this subtype. In particular, high IL-6 expression appears likely to be driven by the tumor cells, fueling an autocrine pathway involving IL-6 expression and Stat3 activation and may influence survival when exposed to cytotoxic chemotherapy. Modulation of IL-6 expression or its related signaling pathway may be a promising strategy of treatment for CCC.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».