Abstract A064: Study of molecular pathways involved in the development of ovarian cancer brain metastases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ovarian cancer is the deadliest gynecological cancer, with a five-year survival rate of 40%. With the advancement of anti-cancer treatments, a modest increase in patient life expectancy has been observed in recent years and seems to be accompanied by an increase in cases of brain metastases (up to 6% of patients). Unfortunately, there are no clinical recommendations for treating this fatal condition. The blood-brain barrier and the brain's unique environment exert selective pressure on invading cancer cells. This can cause phenotypic changes in metastases and render them resistant to the systemic anticancer therapies used to treat the extracranial ovarian tumors. Thus, a better understanding of these phenotypes and the identification of therapeutic vulnerabilities are essential in order to develop new therapeutic approaches against ovarian cancer brain metastases. The aim of this project is to determine the molecular mechanisms involved in the development of brain metastases from ovarian cancer, and to identify therapeutic vulnerabilities that could be exploited to treat ovarian cancer patients with brain metastases. Samples from 22 ovarian cancer patients (primary tumors and associated brain metastases) were analyzed by cyclic immunofluorescence (Cyc-IF). This method enabled the spatial-oriented single-cell analysis of 80 protein markers on two consecutive FFPE sample slides (2 antibody panels of 40 markers). The two antibody panels covered oncogenic signaling pathways, immune cells monitoring and characterization of the tumor microenvironment (MET). An initial t-SNE clustering of the data according to patient and tissue type (primary or metastatic) revealed that certain cells share the same phenotype between primary and metastatic tumor; indicating the possibility to identify precursors of brain metastases from primary tumors. Further clustering analyses have shown that the tumor MET composition differs between the primary tumor and the matched brain metastases, indicating a remodeling of the tumor’s architecture and immune composition. The cancer cells also demonstrated different activity of oncogenic signaling pathways, indicating an adaptation of the tumor cells to the brain environment and revealed the possibility to identify therapeutic opportunities. It has been demonstrated that ovarian cancer brain metastases are lethal and do not respond to conventional treatments used against extracranial ovarian tumors. The identification of therapeutic vulnerabilities in ovarian cancer brain metastases will be the first step essential to improve patients care. Citation Format: Korina Mouzakitis, Nathan McMahon, Hongli Ma, Gordon B. Mills, Tanja Pejovic, Marilyne Labrie. Study of molecular pathways involved in the development of ovarian cancer brain metastases [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Ovarian Cancer; 2023 Oct 5-7; Boston, Massachusetts. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(5 Suppl_2):Abstract nr A064.
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 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 | 0,001 | 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 ».