The unique metabolome of clear cell ovarian carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Clear cell ovarian carcinoma (CCOC) is an aggressive malignancy affecting younger women. Despite ovarian cancer subtypes having diverse molecular and clinical characteristics, the mainstay of treatment for advanced stage disease remains cytotoxic chemotherapy. Late stage CCOC is resistant to conventional chemotherapy, which means a suboptimal outcome for patients affected. Despite detailed genomic, epigenomic, transcriptomic, and proteomic characterisation, subtype-specific treatment for CCOC has shown little progress. The unique glycogen accumulation defining CCOC suggests altered metabolic pathway activity and dependency. This study presents the first metabolomic landscape of ovarian cancer subtypes, including 42 CCOC, 20 high-grade serous and 21 endometrioid ovarian carcinomas, together comprising the three most common ovarian carcinoma subtypes. We describe a distinct metabolomic landscape of CCOC compared with other ovarian cancer subtypes, including alterations in energy utilisation and cysteine metabolism. In addition, we identify CCOC-specific alterations in metabolic pathways including serine biosynthesis and ROS-associated pathways that could serve as potential therapeutic targets. Our study provides the first in-depth study into the metabolome of ovarian cancers and a rich resource to support ongoing research efforts to identify subtype-specific therapeutic targets that could improve the dismal outcome for patients with this devastating malignancy. © 2024 The Author(s). The Journal of Pathology published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of The Pathological Society of Great Britain and Ireland.
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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 ».