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Enregistrement W4285741645 · doi:10.3389/fendo.2022.886533

The Transcoelomic Ecosystem and Epithelial Ovarian Cancer Dissemination

2022· review· en· W4285741645 sur OpenAlexafffund
Sabrina J. Ritch, Carlos M. Telleria

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesOvarian Cancer Canada
Mots-clésOvarian cancerDebulkingMedicineMetastasisCancer researchTumor microenvironmentPrimary tumorPeritoneal cavityCancerOncologyPathologyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epithelial ovarian cancer (EOC) is considered the deadliest gynecological disease and is normally diagnosed at late stages, at which point metastasis has already occurred. Throughout disease progression, EOC will encounter various ecosystems and the communication between cancer cells and these microenvironments will promote the survival and dissemination of EOC. The primary tumor is thought to develop within the ovaries or the fallopian tubes, both of which provide a microenvironment with high risk of causing DNA damage and enhanced proliferation. EOC disseminates by direct extension from the primary tumors, as single cells or multicellular aggregates. Under the influence of cellular and non-cellular factors, EOC spheroids use the natural flow of peritoneal fluid to reach distant organs within the peritoneal cavity. These cells can then implant and seed distant organs or tissues, which develop rapidly into secondary tumor nodules. The peritoneal tissue and the omentum are two common sites of EOC metastasis, providing a microenvironment that supports EOC invasion and survival. Current treatment for EOC involves debulking surgery followed by platinum-taxane combination chemotherapy; however, most patients will relapse with a chemoresistant disease with tumors developed within the peritoneum. Therefore, understanding the role of the unique microenvironments that promote EOC transcoelomic dissemination is important in improving patient outcomes from this disease. In this review article, we address the process of ovarian cancer cellular fate at the site of its origin in the secretory cells of the fallopian tube or in the ovarian surface epithelial cells, their detachment process, how the cells survive in the peritoneal fluid avoiding cell death triggers, and how cancer- associated cells help them in the process. Finally, we report the mechanisms used by the ovarian cancer cells to adhere and migrate through the mesothelial monolayer lining the peritoneum. We also discuss the involvement of the transcoelomic ecosystem on the development of chemoresistance of EOC.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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