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Enregistrement W2887168129 · doi:10.1158/1557-3265.ovca17-a63

Abstract A63: Estrogen receptor signaling in fallopian tube epithelia of BRCA mutation carriers

2018· article· en· W2887168129 sur OpenAlexaff
Leah V. Dodds, Omar L. Nelson, Patricia Shaw, Anca Milea, Ramlogan Sowamber, Sophia George

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstrogen receptorSerous carcinomaBiologyCancer researchCarcinogenesisFallopian tubeOvarian cancerEstrogenSerous fluidBRCA mutationTissue microarrayLaser capture microdissectionCancerPathologyMedicineBreast cancerGene expressionGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The most common and aggressive type of epithelial ovarian cancers (EOC) is high-grade serous carcinoma (HGSC), which accounts for 90% of ovarian cancer deaths. HGSC is the predominant histotype associated with BRCA1 and BRCA2 mutations. Prophylactic surgery in BRCA mutation carriers has implicated the fallopian tube epithelium (FTE), a hormonal responsive tissue, as the etiologic site of origin for HGSC. Estrogen and its receptors are major regulators of growth and differentiation in normal ovaries and fallopian tubes, and its mutagenic properties have been linked to ovarian carcinogenesis. Estrogen receptors (ER) are rarely mutated, amplified, or deleted in HGSC, yet only 10% of patients respond to antiestrogen treatment. TP53 mutations in the form of the p53 signature have been found in serous tubal intraepithelial carcinomas (STIC) and are ubiquitously present in patients with HGSC. We hypothesized that in the presence of dysfunctional p53, subsequent promiscuous binding of ER will yield aberrant signaling, contributing to cellular transformation. Methods: We used our previously published gene expression profiles to generate a candidate gene list, which was chosen based on the presence of known estrogen-responsive elements. We analyzed expression of 6 ER responsive genes using data collected from laser capture microdissection in normal FTE tissues. Tissue microarray analysis (TMA) was also performed on a subset of HGSC tumor samples from this cohort, staining for PR, ER, and p53, and expression was analyzed alongside their respective outcome and overall survival Finally, to mimic the in vivo environment of early carcinogenesis, FTE-normal and FTE-p53 mutant cell lines were established and treated with 100nM estradiol, an estrogen analog, to observe changes in response. Results: Preliminary data showed that FTE-BRCA and FTE-nonBRCA seemingly look and express ER and PR proteins similarly. Underlying these morphologic similarities is a potential haploinsufficiency predisposing FTE-BRCA to cytotoxic stresses. Microarray gene expression of laser captured FTE-BRCA and FTE-nonBRCA showed varied levels of ER mRNA expression across samples (n=25) while PR transcript levels change dynamically. The data generated have facilitated the development of gene signatures and biomarkers that will predict response to antiestrogen therapy and identify patients who will benefit from hormonal therapies. Citation Format: Leah V. Dodds, Omar Nelson, Patricia Shaw, Anca Milea, Ramlogan Sowamber, Sophia HL George. Estrogen receptor signaling in fallopian tube epithelia of BRCA mutation carriers. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Conference: Addressing Critical Questions in Ovarian Cancer Research and Treatment; Oct 1-4, 2017; Pittsburgh, PA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2018;24(15_Suppl):Abstract nr A63.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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