Characterizing Endocrine Status, Tumor Hypoxia and Immunogenicity for Therapy Success in Epithelial Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Epithelial ovarian cancer is predominantly diagnosed at advanced stages which creates significant therapeutic challenges. As a result, the 5-year survival rate is low. Within ovarian cancer, significant tumor heterogeneity exists, and the tumor microenvironment is diverse. Tumor heterogeneity leads to diversity in therapy response within the tumor, which can lead to resistance or recurrence. Advancements in therapy development and tumor profiling have initiated a shift from a "one-size-fits-all" approach towards precision patient-based therapies. Here, we review aspects of ovarian tumor heterogeneity that facilitate tumorigenesis and contribute to treatment failure. These tumor characteristics should be considered when designing novel therapies or characterizing mechanisms of treatment resistance. Individual patients vary considerably in terms of age, fertility and contraceptive use which innately affects the endocrine milieu in the ovary. Similarly, individual tumors differ significantly in their immune profile, which can impact the efficacy of immunotherapies. Tumor size, presence of malignant ascites and vascular density further alters the tumor microenvironment, creating areas of significant hypoxia that is notorious for increasing tumorigenesis, resistance to standard of care therapies and promoting stemness and metastases. We further expand on strategies aimed at improving oxygenation status in tumors to dampen downstream effects of hypoxia and set the stage for better response to therapy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».