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Enregistrement W4399601604 · doi:10.1016/j.bbrep.2024.101755

Ovarian cancer ascites proteomic profile reflects metabolic changes during disease progression

2024· article· en· W4399601604 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Biophysics Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundFundação para a Ciência e a TecnologiaMinistério da Ciência, Tecnologia e Ensino SuperiorMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésAscitesOvarian cancerContext (archaeology)CancerAscitic fluidPeritoneal cavityProteomicsBiologyDiseaseMedicineInternal medicineCancer researchBioinformaticsBiochemistryGeneSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ovarian cancer (OC) patients develop ascites, an accumulation of ascitic fluid in the peritoneal cavity anda sign of tumour dissemination within the peritoneal cavity. This body fluid is under-researched, mainly regarding the ascites formed during tumour progression that have no diagnostic value and, therefore, are discarded. We performed a discovery proteomics study to identify new biomarkers in the ascites supernatant of OC patients. In this preliminary study, we analyzed a small amount of OC ascites to highlight the importance of not discarding such biological material during treatment, which could be valuable for OC management. Our findings reveal that OC malignant ascitic fluid (MAF) displays a proliferative environment that promotes the growth of OC cells that shift the metabolic pathway using alternative sources of nutrients, such as the cholesterol pathway. Also, OC ascites drained from patients during treatment showed an immunosuppressive environment, with up-regulation of proteins from the signaling pathways of IL-4 and IL-13 and down-regulation from the MHC-II. This preliminary study pinpointed a new protein (Transmembrane Protein 132A) in the OC context that deserves to be better explored in a more extensive cohort of patients’ samples. The proteomic profile of MAF from OC patients provides a unique insight into the metabolic kinetics of cancer cells during disease progression, and this information can be used to develop more effective treatment strategies. Occurrence of malignant ascitic fluid (MAF) during ovarian cancer (OC) progression. In this study, we analyzed the supernatant of MAF samples drained at the time of diagnosis (naïve) and during carboplatin and paclitaxel chemotherapy. These samples were analyzed by liquid chromatography-mass spectrometry (LC/MS) and scrutinized by Proteome Discoverer 2.5.0.400 Software. Our findings evidenced a shift in the proteomic profile of MAF during disease progression. Figure created in Bionrender.com . LC/MS - liquid chromatography-mass spectrometry; APOC2 - Apolipoprotein C-II; UBA1 - Ubiquitin-like modifier-activating enzyme 1. • The proteomic profile of ascites is a unique opportunity to track the progression of cancer cells. • Cholesterol pathway is increased in ascites during chemotherapy. • Chemotherapy increases IL-4 and IL-13 pathways and decreases MHC-II in ascites. • Ascites proteomics revealed the presence of TMEM132A protein in the context of ovarian cancer.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,291 · 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