Cellular senescence is a central response to cytotoxic chemotherapy in high-grade serous ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High-grade serous ovarian cancer (HGSOC) commonly responds to initial therapy, but this response is rarely durable. Understanding cell fate decisions taken by HGSOC cells in response to treatment could guide new therapeutic opportunities. Here we find that primary HGSOC cultures undergo therapy-induced senescence (TIS) in response to DNA damage induced by chemotherapy. HGSOC-TIS displays most senescence hallmarks including persistent DNA damage, senescence-associated inflammatory secretome, and selective sensitivity to senolytic Bcl-2 family inhibitors, suggesting avenues for preferential synergistic clearance of these cells. Comparison of pre- and post-chemotherapy HGSOC patient tissue samples revealed changes in senescence biomarkers suggestive of post-treatment “in patient” TIS, and a stronger TIS response in post-chemotherapy tissues correlated with better 5-year survival rates for patients. Together, these data suggest that the induction of cellular senescence in HGSOC cells accounts at least in part for beneficial cellular responses to treatment in patients providing a new therapeutic target. One Sentence Summary Cellular senescence is a central beneficial response to chemotherapy in high-grade serous ovarian cancer both in vitro and in patient.
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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) | 0,002 | 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 ».