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Enregistrement W3101818514 · doi:10.1186/s12967-020-02613-4

Development of a 3D functional assay and identification of biomarkers, predictive for response of high-grade serous ovarian cancer (HGSOC) patients to poly-ADP ribose polymerase inhibitors (PARPis): targeted therapy

2020· article· en· W3101818514 sur OpenAlexafffund
Razan Sheta, Magdalena Bachvarova, Marie Plante, Marie‐Claude Renaud, Alexandra Sebastianelli, Jean‐Pierre Grégoire, Ricardo Bringas, Jean‐Yves Masson, Dimcho Bachvarov

Notice bibliographique

RevueJournal of Translational Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensUniversité LavalHôtel-Dieu de Québec
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research Society
Mots-clésSerous ovarian cancerOvarian cancerPoly ADP ribose polymeraseMedicineOlaparibPolymeraseSerous fluidCancer researchIdentification (biology)OncologyCancerBiomarkerInternal medicineBiologyBioinformaticsEnzymeGeneticsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Poly(ADP-ribose) polymerase inhibitors (PARPis) specifically target homologous recombination deficiency (HRD) cells and display good therapeutic effect in women with advanced-stage BRCA1/2-mutated breast and epithelial ovarian cancer (EOC). However, about 50% of high grade serous ovarian cancers (HGSOC) present with HRD due to epigenetic BRCA1 inactivation, as well as genetic/epigenetic inactivation(s) of other HR genes, a feature known as "BRCAness". Therefore, there is a potential for extending the use of PARPis to these patients if HR status can be identified. METHODS: We have developed a 3D (spheroid) functional assay to assess the sensitivity of two PARPis (niraparib and olaparib) in ascites-derived primary cell cultures (AsPCs) from HGSOC patients. A method for AsPCs preparation was established based on a matrix (agarose), allowing for easy isolation and successive propagation of monolayer and 3D AsPCs. Based on this method, we performed cytotoxicity assays on 42 AsPCs grown both as monolayers and spheroids. RESULTS: The response to PARPis treatment in monolayer AsPCs, was significantly higher, compared to 3D AsPCs, as 88% and 52% of the monolayer AsPCs displayed sensitivity to niraparib and olaparib respectively, while 66% of the 3D AsPCs were sensitive to niraparib and 38% to olaparib, the latter being more consistent with previous estimates of HRD (40%-60%) in EOC. Moreover, niraparib displayed a significantly stronger cytotoxic effect in both in 3D and monolayer AsPCs, which was confirmed by consecutive analyses of the HR pathway activity (γH2AX foci formation) in PARPis-sensitive and resistant AsPCs. Global gene expression comparison of 6 PARPi-resistant and 6 PARPi-sensitive 3D AsPCs was indicative for the predominant downregulation of numerous genes and networks with previously demonstrated roles in EOC chemoresistance, suggesting that the PARPis-sensitive AsPCs could display enhanced sensitivity to other chemotherapeutic drugs, commonly applied in cancer management. Microarray data validation identified 24 potential gene biomarkers associated with PARPis sensitivity. The differential expression of 7 selected biomarkers was consecutively confirmed by immunohistochemistry in matched EOC tumor samples. CONCLUSION: The application of this assay and the potential biomarkers with possible predictive significance to PARPis therapy of EOC patients now need testing in the setting of a clinical trial.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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