MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393087838 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-5169

Abstract 5169: Circulating levels of ANGPTL3, PCSK9, apoCIII and lipoprotein (a) in high-grade serous ovarian cancer

2024· article· en· W4393087838 sur OpenAlexaff
Emilie Wong Chong, France‐Hélène Joncas, Pierre Douville, Dimcho Bachvarov, Frédéric Calon, Nabil G. Seidah, Caroline Diorio, Anne Gangloff

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensMontreal Clinical Research InstituteUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPCSK9MedicineInternal medicineOvarian cancerSerous ovarian cancerEndocrinologySerous fluidCancerLipoproteinCholesterolOncologyLDL receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Ovarian cancers require abundant amounts of lipids for their growth. Recent years have highlighted the role of ANGPTL3, PCSK9, ApoCIII and Lp(a) as key players in lipid metabolism. But circulating levels of these factors in ovarian cancers have not been thoroughly investigated to date. Objective: We assessed the profiles of plasma ANGPTL3, PCSK9, ApoCIII and Lp(a) in ovarian high-grade serous carcinoma (HGSC). Methods: Plasma samples collected from women diagnosed with an HGSC (n=31) or a benign ovarian lesion (BOL, n=40) were analyzed for plasma lipid profile (ApoB, total cholesterol, HDL, triglycerides, Lp(a) levels) on a clinical modular platform (Roche). ApoCIII, ANGPTL3 and PCSK9 levels were measured with commercially-available ELISA kits. Differences between HGSC and BOL were assessed by two-group comparisons. Pairwise correlation strength between variables was evaluated with Spearman’s rank order tests. Logistic regression modelling was used to further examine the associations between selected variables and HGSC diagnoses. Results: ANGPTL3 levels increased in HGSC (84.1 ng/ml, SD=29.2ng/ml, n=31) compared to BOL (66.9ng/ml, SD=30.7 ng/ml, n=40; HGSC vs BOL p=0.02). Receiver operating characteristic (ROC) curve suggested that plasma ANGPTL3 levels were moderately associated with HGSC (AUC=67.7%, p=0.005 1) and did not increase predictive performance of ovarian tumor biomarkers CA125 and HE4 in multivariable model. Associations between ANGPTL3 levels and cholesterol (HDL, non-HDL, LDL and total) could be observed in the control group but not in the HGSC group. The same dissociation was observed for the inverse correlation between HDL and triglycerides in HGSC. Furthermore, moderate associations were observed between PCSK9 & CA19-9 in the entire cohort (rho=0.34, n=53, p=0.013) and Lp(a) & CA125 in HGSC cases (rho=0.51, p= 0.017). Conclusion: In this cohort of 71 women, we report increased levels of ANGPTL3 in HGSC with an effect size (Cohen’s D) of 0.57. Confirmation of this result in larger cohort studies (minimal n>50 in each group) would warrant further investigation into the roles of circulating ANGPTL3. Its inhibition may allow to tackle deregulated lipid metabolic pathways contributing to ovarian cancer progression. Citation Format: Emilie Wong Chong, France-Hélène Joncas, Pierre Douville, Dimcho Bachvarov, Frédéric Calon, Nabil Seidah, Caroline Diorio, Anne Gangloff. Circulating levels of ANGPTL3, PCSK9, apoCIII and lipoprotein (a) in high-grade serous ovarian cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 5169.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetCancer, Lipids, and MetabolismTravaux en français237 207