<i>BRCA</i> mutation alters the stromal landscape in normal ovaries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For BRCA mutation ( BRCA+ ) carriers, the risk of ovarian cancer can be as high as 59% compared with 1.4% for the general population. While the impact of BRCA mutations on epithelial cell transformation has been extensively studied, we hypothesize that these mutations cause structural changes that prematurely transform the ovary into a rich metastatic niche that supports the early onset of ovarian cancer. Analysis of collagen content and organization in human ovaries revealed increased coherence associated with fibrosis in premenopausal BRCA + ovaries relative to those without a BRCA mutation. Brca1 deficiency and haploinsufficiency in murine ovarian fibroblasts triggered the expression of hallmarks of senescence, including Cdkn2a (p16) and acidic β-galactosidase activity. Brca1 -deficient fibroblasts also acquired an antigen-presenting myofibroblastic phenotype, characterized by expression of MHC-II molecules, α-SMA and extracellular matrix components, suggesting the capacity to modulate immune activity and drive structural changes resembling fibrosis. These results provide insight into the mechanisms contributing to accelerated ovarian aging in BRCA+ carriers. Teaser BRCA mutation promotes fibroblast hyperactivity and senescence that changes the stromal architecture of the ovarian niche.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».