Histological and Genetic Diversity in Ovarian Mucinous Carcinomas: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Tumor heterogeneity remains an ongoing challenge in the field of cancer therapy. Intratumor heterogeneity significantly complicates the diagnosis of cancer and presents challenging clinical problems due to resistance to drug therapy. This study aimed to elucidate the genetic changes histologically (mucinous cystadenoma (MCA), mucinous borderline tumor (MBT), and mucinous ovarian carcinoma (MOC)) in a portion of mucinous ovarian tumors within the same sample. Seven tumor samples obtained from different patients were used to evaluate the genetic mutations in each component. Intratumor genetic heterogeneity was observed in all patients; among them, BRAF (V600E) and p53 (T118I, P142S, T150I, and T170M) point mutations were observed in the MBT component, while KRAS (G12D and G13D) and PIK3CA (E545K) mutations were found in the MOC component. The current findings suggest that diverse genetic alterations occur in mucinous tumors, according to tumor histology. Tumor heterogeneity and genetic diversity in mucinous ovarian tumors might be the cause of treatment failure. Knowledge of intertumor heterogeneity may lead to an increased understanding of the tumor response to treatment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».