Deregulation of the spindle assembly checkpoint is associated with paclitaxel resistance in ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer is the leading gynecologic cancer diagnosed in North America and because related symptoms are not disease specific, this often leads to late detection, an advanced disease state, and the need for chemotherapy. Ovarian cancer is frequently sensitive to chemotherapy at diagnosis but rapid development of drug resistance leads to disease progression and ultimately death in the majority of patients. We have generated paclitaxel resistant ovarian cell lines from their corresponding native cell lines to determine driver mechanisms of drug resistance using gene expression arrays. These paclitaxel resistant ovarian cells demonstrate: (1) Increased IC 50 for paclitaxel and docetaxel (10 to 75-fold) and cross-resistance to anthracyclines (2) Reduced cell apoptosis in the presence of paclitaxel (3) Gene depletion involving mitotic regulators BUB1 mitotic checkpoint serine/threonine kinase, cyclin BI (CCNB1), centromere protein E (CENPE), and centromere protein F (CENPF), and (4) Functional data validating gene depletion among mitotic regulators. We have generated model systems to explore drug resistance in ovarian cancer, which have revealed a key pathway related to the spindle assembly checkpoint underlying paclitaxel resistance in ovarian cell lines.
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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 | 0,000 | 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 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 ».