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Enregistrement W4410811898 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.e17611

High grade serous ovarian cancer differentiation and invasion post chemotherapy: Role of NRF2.

2025· article· en· W4410811898 sur OpenAlexaff
Chelsea Katz, Helen Toma, Yaas Azmoudeh, Nasrine Bendjilali, Huseyin Karaduman, Hadi Shojaei, Gord Guo Zhu, Lauren Krill, Christina Chu, David Warshal, Yemin Wang, Samera H. Hamad

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics, phytochemicals, and oxidative stress
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerous ovarian cancerMedicineOvarian cancerChemotherapySerous fluidOncologyCancerInternal medicineCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e17611 Background: Epithelial ovarian cancer accounts for 90% of ovarian cancer diagnoses, about 70% of which are high grade serous ovarian cancer (HGSOC). HGSOC is the most aggressive type of ovarian cancer with limited therapeutic options. The Cancer Genome Atlas (TCGA) and other studies have shown that several molecular subtypes of HGSOC exist such as immunoreactive, differentiated, proliferative, and mesenchymal, which further complicates the effort to find therapies for this deadly cancer. HGSOC is still treated as a single disease with a combination of surgery and systemic platinum-based chemotherapy being standard initial therapy. The expression of NRF2, an antioxidant gene and anti-inflammatory pathway, is altered in about 50% of HGSOC, but its significance is unclear. In this project, we aimed to investigate the NRF2-chemotherapy interaction and the impact on treatment. Methods: We used two NRF2 Low human HGSOC cell lines, OVCAR8, and ES-2. We induced the expression of NRF2 pathway through the activation of E79Q mutation, one of the most common mutations of NRF2 found in human tumors, using pInducer20 system. Cells were treated with carboplatin or paclitaxel. Doxycycline induced the expression of NRF2 E79Q which resulted in high levels of all down stream targets of NRF2. Both cell lines with and without NRF2 expression were also treated with carboplatin or paclitaxel and differentiation markers and downstream targets were evaluated using western blot protein quantification. Results: NRF2 activation changed the differentiation markers that represent squamous (P63), growth (C-MYC), immune checkpoint (PDL-1), and epithelial to mesenchymal transition (EMT) pathways in both cell lines. Interestingly, treatment with carboplatin or paclitaxel changed NRF2 protein levels and impacted differentiation markers. Further, scratch testing showed that NRF2 Low (OVCAR8 and ES-2) cell lines treated with paclitaxel demonstrated more rapid invasion, compared to those exposed to carboplatin and no treatment (which showed similar activity). These results were different in the NRF2 High versions of OVCAR8 and ES-2, where we observed slower invasion with both carboplatin and paclitaxel treated cells compared to untreated cells. Conclusions: Our results suggest that NRF2-chemotherapy interaction may result in pathways that impact the differentiation and invasion of 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 seuil0,010

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,342 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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