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Enregistrement W3081683990 · doi:10.1158/1557-3265.ovca19-a20

Abstract A20: Characterizing chromosome instability in chemonaïve, chemosensitive, and chemoresistant high-grade serous ovarian cancer

2020· article· en· W3081683990 sur OpenAlexaff
Claire R. Morden, A. T. Farrell, Mirka Sliwowski, Zelda Lichtensztejn, Mark W. Nachtigal, Kirk J. McManus

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromosome instabilitySerous fluidCancer researchCancerBiologyFluorescence in situ hybridizationOvarian cancerAneuploidyChromosomeGenome instabilityCellPathologyMedicineGeneticsGeneDNA damage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High-grade serous ovarian cancer (HGSOC) is the most aggressive epithelial ovarian cancer subtype, and >75% of patients experience tumor recurrence following initial treatment, often with drug-resistant disease. Unfortunately, the aberrant events driving tumor progression, recurrence, and multidrug resistance in HGSOC remain largely unknown. Chromosome instability (CIN) is defined as an increased rate at which whole chromosomes (or large fragments) are gained or lost, and in many cancer types CIN is associated with tumor initiation, disease recurrence, multidrug resistance, and poor patient prognosis. Conceptually, the ongoing chromosome changes associated with CIN promote the production of genetically distinct daughter cells and drive cell-to-cell heterogeneity. As CIN remains largely unstudied in HGSOC, we now seek to characterize the prevalence and dynamics of CIN in chemonaïve, chemosensitive, and chemoresistant HGSOC patient samples, including samples isolated from ascites (metastatic cells) and solid tumors (primary tumor). Using single-cell quantitative imaging techniques, we evaluated CIN by assessing CIN phenotypes, including changes in nuclear areas and chromosome numbers. Changes in nuclear areas and increases in cell-to-cell heterogeneity are suggestive of CIN. Next, we employed fluorescence in situ hybridization and chromosome enumeration probes (CEPs) recognizing pericentric regions of chromosomes 8, 11, and 17 to quantify changes in chromosome numbers. Deviations from the expected number of two CEP foci/chromosome/nucleus (i.e., diploid state) are indicative of CIN. CEP specificity was validated within diploid and aneuploid fallopian tube (FT) secretory epithelial cell lines, a cell type of origin for HGSOC. The diploid FT cell lines show two CEPs/chromosome/nucleus and the aneuploid FT cell lines show an aberrant number of CEPs/chromosome/nucleus. CEPs are now being employed in HGSOC ascites samples and solid tumors within a HGSOC tissue microarray. Preliminary data show that nuclear areas and CEP numbers are heterogeneous and dynamic over time. More specifically, our data show CIN is highly prevalent in HGSOC cells isolated from ascites, increases with disease progression and drug resistance, and decreases in response to treatment. Additionally, we show that solid tumor samples (primary tumor) typically contain more frequent gains and/or losses in CEP foci (i.e., higher level of CIN) compared to the ascites samples (metastatic cells). Importantly, characterizing the prevalence of CIN in HGSOC will help researchers understand the association between CIN and tumor development, progression, response, and acquisition of drug resistance. Citation Format: Claire Morden, Ally Farrell, Mirka Sliwowski, Zelda Lichtensztejn, Mark Nachtigal, Kirk McManus. Characterizing chromosome instability in chemonaïve, chemosensitive, and chemoresistant high-grade serous ovarian cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Advances in Ovarian Cancer Research; 2019 Sep 13-16, 2019; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2020;26(13_Suppl):Abstract nr A20.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0010,000

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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,247 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
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