A senescence-like state is beneficial for ovarian cancer treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High-grade serous ovarian carcinoma (HGSOC) commonly responds to initial therapy, but this response is rarely durable. Understanding cell fate decisions taken by HGSOC cells in response to treatment could guide new therapeutic opportunities. Here we find that tissue-derived primary HGSOC epithelial cultures reflecting the original disease primarily undergo therapy-induced senescence in response to DNA damage and first-line carboplatin/paclitaxel chemotherapy. Unlike previous observations using cell lines, primary HGSOC cell TIS displays a stable senescence proliferation arrest and p16INK4A expression, and is accompanied by persistent DNA damage, an inflammatory secretome, and senolytic sensitivity, suggesting new avenues for selective pharmacological manipulation of these cells. Whether cell senescence induced by cancer therapy is beneficial or detrimental to clinical outcomes remains unknown. Single cell comparison of pre- and post-chemotherapy patient HGSOC tissue samples revealed changes in physio-pathological senescence biomarkers supporting a post-treatment senescence-like state. Importantly, patients with stronger senescence signatures post-chemotherapy displayed better 5-year survival suggesting that senescence accounts, at least in part, for beneficial cellular responses to treatment. Given that ovarian cancer epithelial cells almost universally retain the capacity to undergo senescence and that senescence appears beneficial in this context, HGSOC senescence-centric therapeutic avenues should be further explored. Author Summary Whether cancer therapy-induced cell fate decisions like senescence are good or bad for patient treatment outcome is unknown. We find that ovarian cancer cells almost universally retain senescence competence and that senescence in treated cancer tissues correlate with good clinical outcomes. This reveals that senescence is a relevant drug target in ovarian cancer.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».