Interplay of replication stress response and immune microenvironment in high-grade serous ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
High-grade serous ovarian cancer (HGSOC) is the most lethal gynecological malignancy. Therapeutic options remain limited for patients lacking predictive biomarkers, particularly those with BRCA wild-type tumors or those who have acquired resistance to both PARP inhibitors and platinum-based chemotherapy. Replication stress, TP53 mutations, and genomic instability characterize HGSOC. The cellular response to replication stress is primarily mediated by checkpoint kinases; however, this mechanism is frequently impaired in tumor cells. Consequently, cancer cells become increasingly dependent on the replication stress response (RSR) pathway for survival, and susceptible to therapies targeting the ATR-CHK1-WEE1 axis-a key regulator of genomic integrity. Inhibition of these checkpoint kinases can disrupt cell cycle control, inducing mitotic catastrophe and subsequent cancer cell death. Another defining feature of HGSOC is its immunosuppressive tumor microenvironment (TME), which has limited the efficacy of immune checkpoint inhibitors. Emerging evidence suggests that inhibition of the RSR pathway may not only exploit intrinsic tumor vulnerabilities but also modulate the TME to enhance anti-tumor immune responses. This provides rationale for combination approaches integrating RSR pathway inhibitors with innovative immune checkpoint blockade (ICB). This review examines the mechanistic rationale and therapeutic potential of such combinations, drawing on both preclinical and clinical data.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».