Chromosome instability is prevalent and dynamic in high-grade serous ovarian cancer patient samples
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: High-grade serous ovarian cancer (HGSOC) is the most lethal gynaecological malignancy in women with a high level of mortality, metastatic disease, disease recurrence and multi-drug resistance. Many previous studies have focused on characterising genome instability in recurrent resistant HGSOC and while this has advanced our understanding of HGSOC, our fundamental knowledge of the mechanisms driving genome instability remains limited. Chromosome instability (CIN; an increased rate of chromosome gains and losses) is a form of genome instability that is commonly associated with recurrence and multi-drug resistance in many cancer types but has just begun to be characterised in HGSOC. METHOD: To examine the relationship between CIN and HGSOC, we employed single-cell quantitative imaging microscopy approaches capable of capturing the cell-to-cell heterogeneity associated with CIN, to assess the prevalence and dynamics of CIN within individual and patient-matched HGSOC ascites and solid tumour samples. RESULTS: CIN occurs in 90.9% of ascites samples and 100% of solid tumours, while in-depth analyses identified statistically significant temporal dynamics within the serial ascites samples. In general, aneuploidy and CIN increase with disease progression and frequently decrease following chemotherapy treatments in responsive disease. Finally, our work identified higher levels of CIN in solid tumours relative to ascites samples isolated from the same individual, which identifies a novel difference existing between solid tumours and ascites samples. CONCLUSIONS: Our findings provide novel insight into the relationship between CIN and HGSOC, and uncover a previously unknown relationship existing between CIN in solid tumours and metastatic disease (ascites).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».