Abstract B17: Modeling ovarian cancer in mice using in vivo electroporation and CRISPR-mediated genome editing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ovarian cancer is the fifth largest cause of cancer-related deaths in women. The vast majority of ovarian cancers are epithelial ovarian cancers, and high-grade serous carcinoma (HGSC) is the most common and most lethal epithelial ovarian cancer. In the last 10 years, it has been recognized that the cell of origin of most HGSCs is within the fallopian tube epithelium, instead of the ovarian surface epithelium. However, the early events in disease progression still remain poorly defined, because HGSC is usually diagnosed at advanced stages and there is a lack of proper animal models recapitulating human disease progression. My group has recently developed a unique strategy for generating mouse ovarian cancer models, which is a combination of in vivo fallopian tube electroporation, Cre-mediated lineage tracing and CRISPR-mediated gene modifications. As proof of principle, we generated a highly metastatic HGSC model by targeting four tumor suppressor genes. The female mice targeted these four genes generated ovarian tumors within 5 months after electroporation and peritoneal metastasis within 6 months. After 6 months, ascites formation was observed in two third of those females. Interestingly, similar to human ovarian cancer patients, we observed two metastatic patterns, miliary and nonmiliary. Our unique strategy has several advantages over the current mouse cancer models: 1) high flexibility permitting many gene combinations/modifications and host genetic backgrounds to be tested; 2) control over the size and area of targeted cells (the low-frequency mosaic transfection pattern better recapitulates the sporadic nature of human tumorigenesis); 3) the ability to track genetically modified cells by fluorescent reporters, permitting analysis of tumor initiation and early metastasis; and 4) highly metastatic mouse models with immune competency. Citation Format: Keerthana Harwalkar, Katie Teng, Jocelyn Arceneau, Yifan Zhao, Dave Farnell, Matt Ford, Tuyet Nhung Tun Nu, David Huntsman, Yojiro Yamanaka. Modeling ovarian cancer in mice using in vivo electroporation and CRISPR-mediated genome editing [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 B17.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».