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Enregistrement W4399409854 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.e17574

Chemoresistance in high grade serous ovarian cancer molecular subtypes and the role of NRF2.

2024· article· en· W4399409854 sur OpenAlexaff
Helen Toma, Omar S. Al‐Odat, Layla Hamad, Hansa Joshi, Rebeca Kelly, Chelsea Katz, Hadi Shojaei, Yahui Li, Ramkrishna Mitra, Nasrine Bendjilali, Francis R. Spitz, Christina Chu, Lauren Krill, Manoj K. Pandey, Yemin Wang, David Warshal, Samera H. Hamad

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics, phytochemicals, and oxidative stress
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSerous ovarian cancerOvarian cancerSerous fluidOncologyInternal medicineCancerCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e17574 Background: Epithelial ovarian cancer accounts for 90% of ovarian cancer diagnoses, 70% of which are high grade serous subtype (HGSOC). The HGSOC is the most aggressive type of Ovarian Cancer with limited therapeutic options. Studies have shown that several molecular subtypes of HGSOC exist such as immunoreactive, differentiated, proliferative, and mesenchymal, which further complicate the effort of finding therapies for this deadly cancer. Nuclear erythroid-related factor-2 (NRF2) is a transcription factor that is found to be frequently activated in ovarian cancer. NRF2 normally protects cells from oxidative damage by regulating more than 500 genes in human body. Hyperactivation of NRF2 in cancer is found to protect cancer cells from oxidative damage, and thus, promotes tumor growth and metastases. NRF2 is also known as an anti-inflammatory pathway and a master regulator of immune cells differentiation, distribution, and infiltration. Patients with high-NRF2 tumors tend to have significantly lower survival than patients with Low-NRF2 tumors. In this study, we investigate the role of NRF2 in HGSOC subtype evolution and responses to chemotherapies. Methods: Two human HGSOC cell lines, OVCAR8 and PEO1 were used to identify and quantify the NRF2 protein level with its down-stream targets. We also quantified differentiation markers such as Vimentin, P63, PD-L1, that are associated with HGSOC subtypes, using western blotting. These human cell lines were also tested for Carboplatin and Paclitaxel half maximal inhibitory concentration (IC50) using MTT assay. RNA-seq data of human HGSOC from The Cancer Genome Atlas (TCGA) was analyzed to compare our in vitro studies with human tumors. Results: The human OVCAR8 cell line had a 50-fold higher expression of NRF2 and 12-fold higher expression of vimentin when compared to the PEO1 cell line. When treated with Carboplatin, the IC50 for OVCAR8 was 112 ± 3.6 µM vs 67.5 ± 5µM for PEO1. For Paclitaxel, the IC50s for the two cell lines were 5 ± 0.4nM and 4 ± 0.15nM, respectively. Finally, RNA sequencing data from the TCGA showed that the NRF2 activation score in mesenchymal subtype was significantly increased compared to the immunoreactive subtype (p=0.004). Conclusions: Our data show that expression of NRF2 is significantly higher in the mesenchymal (the most chemo-resistant and aggressive) subtype, while the subtypes with lower NRF2 tend to be more responsive to chemotherapies. These findings imply that targeting NRF2 in these subtypes could improve responses to chemotherapies and enhance tumor prognosis in patients with HGSOC.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

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