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Enregistrement W2594507218 · doi:10.1093/biolreprod/85.s1.343

Reproductive Steroid Hormones Alter Ovarian Cancer Progression in Mouse Models.

2011· article· en· W2594507218 sur OpenAlexaff
Kendra Hodgkinson, Laura A. Laviolette, Carolina Perez‐Iratxeta, Barbara C. Vanderhyden

Notice bibliographique

RevueBiology of Reproduction · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensOntario GenomicsOttawa Regional Cancer Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvarian cancerMenopauseEstrogenBiologyInternal medicineEndocrinologyHormoneCancerOvaryCancer researchMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epidemiological studies have shown that estrogen replacement after menopause increases the risk of developing ovarian cancer, whereas taking oral contraceptives before menopause decreases that risk. Because the majority of ovarian cancers are diagnosed after menopause, and because so many women are exposed to exogenous hormones, it is important to understand how menopause and hormones alter cancer progression. To study the early stages of ovarian cancer, we generated a transgenic mouse model of ovarian cancer that we are now using to determine how steroid hormones and menopausal changes in ovarian phenotype alter disease progression. We hypothesized 1) that estrogen would stimulate cancer progression by altering transcription of genes involved in proliferation, metastasis and angiogenesis and 2) that menopausal ovaries would be more sensitive to exogenous hormone action. In the tgCAG-LS-TAg mouse model, SV40 T antigen is activated, and therefore tumourigenesis is selectively induced, in the ovarian surface epithelium, a primary site of origin for ovarian cancers. T antigen expression was induced in young (3 months) or older mice (8 months) by intrabursal injection of adenovirus expressing Cre recombinase. To model ovarian cancer in a menopausal ovary, we simulated 'menopause' by injecting vinylcyclohexene diepoxide 2 months prior to tumour initiation. Mice were then treated with 60-day pellets releasing 17beta-estradiol (E2), progesterone (P4), or both E2 and P4, and were monitored until a loss of wellness endpoint. Median survival after adenovirus injection tended to be shorter in young (113 days, range of 75-181) vs. older mice (142 days, range of 53-207). The induction of 'menopause' had no effect on survival, but altered tumour histology relative to non-'menopausal' mice. In both age groups, treatment with E2 decreased median survival by 56-68% relative to controls. To differentiate between E2 effects on tumour initiation vs. progression and to investigate the mechanisms underlying the decreased survival caused by E2, we used a xenograft model in which SCID mice were injected with ovarian cancer cells derived from the ascites of a tgCAG-LS-TAg mouse treated with E2 (MASE) or control pellets (MASC). E2 decreased median survival time for both groups, but caused more rapid progression in mice injected with MASE (32 days) compared to MASC cells (48.5 days). Western blotting showed that estrogen receptor (ERα levels were 5-fold higher in the MASE than in the MASC cells, suggesting that increased ERα levels in the MASE cells are responsible for the enhanced responses to E2. Microarray analysis of MASE tumours from mice treated with exogenous E2 showed upregulation of 197 genes and downregulation of 55 genes compared to tumours from placebo-treated mice. In addition to several known ER targets such as Pgr, several novel genes were identified, including genes involved in angiogenesis, cell proliferation and differentiation. These are currently being validated and tested for functional significance. In summary, our results indicate that overall survival is not altered by ovarian pre/post-menopausal status, and that E2 accelerates ovarian cancer progression in both young and older mice. Further characterization of the function of E2-targeted genes will aid the identification of mechanisms by which this hormone increases the risk of ovarian cancer. (poster)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2011
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