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Enregistrement W2478972176 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-448

Abstract 448: Expression of Galectins in high grade serous ovarian cancer

2016· article· en· W2478972176 sur OpenAlexaff
Marilyne Labrie, Laudine Communal, Maria-Claudia Vladoiu, Pascal Dupont, Anne‐Marie Mes‐Masson, Yves St‐Pierre

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueGalectins and Cancer Biology
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalInstitute for Research in Immunology and CancerArmand Frappier MuseumInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebulkingOvarian cancerCancerGalectinStromal cellMedicineCancer researchChemotherapyTissue microarrayTaxaneSerous fluidTumor microenvironmentOncologyPathologyInternal medicineBreast cancerImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ovarian cancer (OC) is the 5th leading cause of cancer-related deaths in the Western world. Despite improvements in various treatments, the five-year survival of patients with advanced stage disease remains less than 40%. Approximately 70% of malignant OCs are attributed to the high-grade serous carcinoma (HGSC) histological subtype, which is typically treated by a surgical tumor debulking followed by platinum/taxane chemotherapy. Unfortunately, although approximately 80% of patients respond well to the initial chemotherapy treatment, a large portion of patients develop drug resistance during subsequent cycles of chemotherapy. The non-uniformity of response to therapy complicates the clinical decision-making process and reflects the genetic complexity that gives rise to intra-tumor heterogeneity. Clearly, there is an urgent need to develop reliable clinical biomarkers to identify patients at different levels of risk for specific outcomes. Here, we have investigated the expression of galectins (gal) in HGSC and examined their potential as biomarkers. Galectins have been shown to play a dual role in cancer progression. When released in the extracellular space by cancer cells, they are particularly efficient in creating an immunosuppressive tumor microenvironment, both locally and systemically. Inside cancer cells, they provide cancer cells with increased resistance to apoptosis induced by chemotherapeutic agents. Using tissue microarrays constructed from formalin fixed paraffin embedded tissues from 209 patients with HGSC, we have identified a new protein signature that takes into account the expression of galectins in both cancer and stromal cells. Our study showed that increased protein expression of stromal gal-1 and epithelial gal-8/9 in primary tumors was associated with a poor response to treatment in patients with HGSC. This signature also increased the predictive value of CA-125 on five-year disease-free survival, chemotherapy treatment response and five-year overall survival. Univariate and multivariate analyses revealed that gal-8 and gal-9 were both independent predictors of chemoresistance and overall survival, respectively. From a fundamental point of view, our project also contributes to better define the heterogeneity of the disease. Overall, these data provide a rational for further studies of Galectins in OC. Citation Format: Marilyne Labrie, Laudine Communal, Maria-Claudia Vladoiu, Pascal Dupont, Anne-Marie Mes-Masson, Yves St-Pierre. Expression of Galectins in high grade serous ovarian cancer. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 448.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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