Abstract 73: Molecular characterization of senescence induced by PARPi in preclinical xenograft mouse models of ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Ovarian cancer (OC) is amongst the most lethal cancers in Canada. High-grade serous ovarian cancer (HGSC) usually responds to initial therapy, however resistance to drugs often develops over time. We have described a new two-step OC combo-therapy: 1st, a PARP inhibitor is used to induce a senescence proliferation arrest in cancer cells followed by, 2nd, the induction of senolysis in senescent cancer cells using the Bcl-2 family inhibitor ABT263, which redirects senescent cells towards apoptosis. Our hypothesis is that therapy-induced senescence (TIS) could be beneficial in the clinic, but questions remain on its exact function in this context. Our objective is to characterize the spatiotemporal evolution of senescence during OC treatment using xenograft mouse models to define the senescence peak in tissues and optimize the targeting of senolysis approaches. Methods-results: We generate a tumor biobank consisting of OV1946, OV4453, TOV21G and MDAMB231 preclinical xenograft models treated with combinations of the PARP inhibitor Olaparib and ABT263. In all models, PARPi-ABT263 resulted in a significant reduction in tumor growth compared to each drug alone. To explore spatiotemporal cell fate decisions including senescence, a time course analysis was performed by gene expression analysis, SA-βgal staining and COMET multiplexing. COMET is an immunofluorescence technology that allows up to 40 molecular biomarkers (vasculature, epithelium, senescence phenotypes, DNA damage response) at single-cell resolution on paraffin embedded tumors. Conclusion: We propose that characterizing the cell fate decisions within the tumor including senescence can be used to improve drug administration patterns in combo therapies and reduce resistance. For example, this should refine targets and timing to improve chemotherapies that aim to manipulate senescence. Citation Format: Sarah Saoudaoui, Nicolas Malaquin, Isabelle Clément, Tibila Kientega, Erwan Goy, Kim Leclerc-Desaulniers, Anne Marie Mes-Masson, Francis Rodier. Molecular characterization of senescence induced by PARPi in preclinical xenograft mouse models of ovarian cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 73.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».